{"id":62365,"date":"2026-01-27T07:10:49","date_gmt":"2026-01-27T07:10:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dewetron.com\/?p=62365"},"modified":"2026-03-03T15:53:12","modified_gmt":"2026-03-03T15:53:12","slug":"frequenzanalyse-in-der-signalverarbeitung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dewetron.com\/de\/news\/frequenzanalyse-in-der-signalverarbeitung\/","title":{"rendered":"Frequenzanalyse in der Signalverarbeitung"},"content":{"rendered":"
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Viele physikalische Ph\u00e4nomene \u2013 wie Vibrationen, Akustik oder elektrische Signale \u2013 sind von Natur aus frequenzbasiert. Bei der Messung solcher Ereignisse enthalten die Rohdaten nicht nur das eigentliche Signal, sondern auch zus\u00e4tzliche Informationen wie St\u00f6rquellen, Resonanzen oder Oberschwingungen. Diese Eigenschaften lassen sich in einer rein zeitbasierten Darstellung oft nur schwer erkennen. Mithilfe der Frequenzanalyse hingegen k\u00f6nnen sie vergleichsweise einfach sichtbar gemacht werden.<\/p>\n

In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Grundlagen der Frequenzanalyse, g\u00e4ngige Methoden, typische Anwendungsf\u00e4lle und darauf, wie unsere Messsoftware OXYGEN<\/strong> Auswertungen im Frequenzbereich unterst\u00fctzt.<\/p>\n

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Was ist Frequenzanalyse?<\/h3>\n

Um diese Frage zu beantworten, lohnt es sich etwas auszuholen. In der Signalverarbeitung werden kontinuierliche Signale nicht nur im Zeitbereich, sondern meist auch im Frequenzbereich analysiert. W\u00e4hrend die Zeitbereichsanalyse zeigt, wie sich ein Signal \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndert, macht die Frequenzanalyse sichtbar, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und wie stark sie zum Gesamtsignal beitragen. F\u00fcr ein vollst\u00e4ndiges Verst\u00e4ndnis eines Messsignals sollten daher beide Betrachtungsweisen kombiniert werden.<\/p>\n

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Abb. 1: Signal im Zeitbereich (links), aufgeschl\u00fcsselt in seine einzelnen Komponenten (Mitte) und visualisiert im Frequenzbereich (rechts)<\/em><\/p>\n

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Was bedeutet das in der Praxis? Ganz einfach: Die Frequenzanalyse zerlegt komplexe Signale in ihre grundlegenden Frequenzanteile. Anstatt den zeitlichen Verlauf zu betrachten, liegt der Fokus auf dem Frequenzinhalt eines Signals. Dadurch lassen sich periodische Vorg\u00e4nge, dominante Frequenzen, Oberschwingungen, Resonanzen und weitere Signalmerkmale erkennen, die im Zeitbereich oft verborgen bleiben.<\/p>\n

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Wie funktioniert Frequenzanalyse?<\/h3>\n

Zur Analyse des Frequenzinhalts eines Signals stehen verschiedene mathematische Verfahren zur Verf\u00fcgung. Welche Methode eingesetzt wird, h\u00e4ngt stark von der jeweiligen Anwendung und den gew\u00fcnschten Informationen ab. W\u00e4hrend manche Analysen darauf abzielen, dominante Frequenzen zu identifizieren, untersuchen andere, wie sich der Frequenzinhalt \u00fcber die Zeit oder unter wechselnden Betriebsbedingungen ver\u00e4ndert.<\/p>\n

Das mit Abstand wichtigste und am h\u00e4ufigsten verwendete Werkzeug der Frequenzanalyse ist die Fourier-Transformation<\/strong> und ihre praktische Umsetzung, die Fast Fourier-Transformation (FFT)<\/strong>.<\/p>\n

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Was ist die Fast Fourier Transform (FFT)?<\/h5>\n

Die Fast Fourier Transform (FFT) ist eine mathematische Transformation, mit der ein Signal aus dem Zeitbereich in den Frequenzbereich \u00fcberf\u00fchrt wird. Anstatt zu zeigen, wie sich ein Signal \u00fcber die Zeit entwickelt, stellt die FFT dar, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und mit welcher St\u00e4rke.<\/p>\n

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Abb. 2: Links: Rechteck-Signal, bestehend aus mehreren Sinuskomponenten; Mitte: Fourier-Transformation vom Zeit- in den Frequenzbereich; Rechts: Resultierendes Frequenzspektrum, das nur positive Frequenzen zeigt<\/em><\/p>\n

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Die FFT ist ein besonders effizienter Algorithmus, der diese Umrechnung auch bei gro\u00dfen Datenmengen sehr schnell erm\u00f6glicht. Das Ergebnis wird \u00fcblicherweise als Amplituden- oder Leistungsspektrum dargestellt.<\/p>\n

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Typische mathematische Werkzeuge und Analysemethoden<\/h5>\n

Viele weiterf\u00fchrende Verfahren der Frequenzanalyse bauen auf der FFT auf und kombinieren diese mit zus\u00e4tzlicher mathematischer Verarbeitung, um detailliertere Einblicke zu gewinnen. Zu den g\u00e4ngigsten Methoden geh\u00f6ren:<\/p>\n