采样把连续时间信号转换为离散时间序列_快速傅里叶变换降低相应计算的运算量_量化把幅度映射到有限数量的数值等级

重叠相加可处理长序列的分块卷积。信号归一化便于比较但可能隐藏绝对幅度。直流偏置会在频谱中形成零频成分。去趋势可以减轻缓慢漂移对分析的影响。信号重建依赖采样信息和插值假设。算法延迟会影响实时处理系统的整体响应。数字信号处理器常为乘加运算提供优化。计算能力提高促进了数字滤波的广泛应用。

希尔伯特变换可以构造相应的解析信号。数字锁相环通过离散算法跟踪相位变化。自适应滤波根据误差信号更新系数。回声抵消利用参考信号估计不需要的回声。降噪处理可能同时损伤部分有用信号。中值滤波适合减轻某些脉冲型异常干扰。移动平均能够平滑波动但会引入延迟。频域滤波需要注意边界与循环卷积影响。

定标用于匹配数据幅度与可用数值范围。抽取降低采样率前通常需要低通滤波。插值提高采样率时需要抑制频谱镜像。多相结构可以提高某些重采样运算效率。短时傅里叶变换描述信号频谱随时间变化。时间分辨率与频率分辨率存在权衡。小波分析使用不同尺度的局部基函数。包络提取常用于解调或机械故障分析。