Разложение сложного сигнала на более простые составляющие волны или компоненты.Разложение сигнала — это математическая и вычислительная практика разбиения сложного, зашумленного сигнала на сумму более простых, хорошо изученных компонентов. Идея заключается в том, что любой сигнал — звук, световой импульс, сейсмический гул или радиопередача — может быть представлен как комбинация базовых строительных блоков, чаще всего синусоидальных и косинусоидальных волн различных частот и амплитуд. Это основа анализа Фурье, и именно поэтому одна математическая операция может выявить скрытую структуру практически в любых данных.
Концепция восходит к работе Жозефа Фурье 1822 года по теплопроводности, где он показал, что произвольные функции могут быть представлены как бесконечные суммы синусов и косинусов. Практический алгоритм, быстрое преобразование Фурье, был популяризирован Джеймсом Кули и Джоном Тьюки в 1965 году, хотя более ранние версии существовали.
Основной механизм — преобразование Фурье, которое переводит сигнал из временной области в частотный спектр. Вместо вопроса «каково значение в каждый момент времени?» оно задает вопрос «сколько каждой частоты присутствует?». Сигнал проецируется на набор ортогональных базисных функций (синусов и косинусов), и в результате получается список коэффициентов, показывающих силу каждой частотной составляющей. Более продвинутые разложения, такие как вейвлеты, используют локализованные базисные функции для одновременного захвата информации о частоте и времени, что полезно для нестационарных сигналов.
Это используется повсеместно: от сжатия аудио (MP3) и медицинской визуализации (МРТ) до спектроскопии и сейсморазведки. В контексте перечисленных статей это лежит в основе компактных спектрометров, акустической томографии нейтронных звезд и шумоподавления в химических спектрах.
Формат изображений JPEG использует двумерную версию разложения сигнала (дискретное косинусное преобразование) для сжатия фотографий путем отбрасывания высокочастотных деталей, которые человеческий глаз почти не замечает.






