В статье приведен анализ основных методов спектрального анализа как инструмента обработки эмпирических данных. Приведены теоретические основы преобразования Фурье и вейвлет-преобразования (в непрерывной и дискретной формах), описаны преимущества и недостатки данных преобразований. Также приведен краткий анализ применения одномерного преобразования Фурье и кросс-спектрального анализа для обработки временных рядов, отмечены области предпочтительного применения рассмотренных подходов анализа данных. Рассмотрены основные области применения спектрального анализа, более подробно рассмотрены области применения вейвлет-преобразования в медицине и физике. Рассмотренные преобразования широко используются на текущем этапе развития науки и техники, и имеют перспективы применения в различных областях. Показано, что спектральный анализ является эффективным инструментом анализа эмпирических данных.
The article analyzes the main methods of spectral analysis as a tool for empirical data processing. The theoretical foundations of the Fourier transform and wavelet transform (in continuous and discrete forms) are presented, advantages and disadvantages of these transformations are described. A brief analysis of the application of a one-dimensional Fourier transform and cross-spectral analysis for the processing of time series is also given, areas of the preferred application of the considered data analysis approaches are noted. The main fields of application of spectral analysis are considered, the areas of wavelet transform application in medicine and physics are considered in more detail. The considered transformations are widely used at the current stage of science and technology development, and they have prospects for application in various fields. It is shown that spectral analysis is an effective tool for empirical data analyzing.