频域分析是一种通过将时间序列数据从时域（随时间记录的值）转换为频域（表示为正弦波组合的值）来研究时间序列数据的技术。 这种方法有助于识别周期性模式、重复出现的周期或显着频率，这些模式在检查原始的基于时间的数据时可能并不明显。 例如，温度传感器记录的每小时测量值可能会显示每日或季节性波动，而使用基于频率的方法（如傅里叶变换）更容易隔离和分析这些波动。 通过将信号分解为频率分量，开发人员可以发现隐藏的结构（如规则的峰值或振荡），这对于噪声消除、预测或异常检测等任务至关重要。
频域分析的一个常见应用是从信号中滤除不需要的噪声。 假设开发人员正在处理受到高频干扰（例如，电气噪声）污染的传感器数据。 应用傅里叶变换将信号转换为其频率分量，从而使开发人员能够识别并消除高于特定阈值的频率（例如，使用低通滤波器）。 另一个示例是识别销售数据中的季节性：零售数据集可能会显示与特定频率相对应的每周或每月峰值。 诸如 NumPy 或 SciPy 等库中的快速傅里叶变换 (FFT) 等工具使这成为可能。 频率分析还用于音频处理（例如，隔离特定音调）或工业设备中的振动分析，以检测机械故障等领域。
但是，频域分析存在局限性。 它假设信号是平稳的（统计特性（如均值和方差）不会随时间变化），这对于真实世界的数据而言并非总是如此。 对于非平稳信号，诸如短时傅里叶变换 (STFT) 或小波变换之类的技术更适合。 开发人员还应注意诸如频谱泄漏之类的伪影，如果采样窗口未与信号的周期对齐，则可能会扭曲结果。 尽管存在这些挑战，但结合时域和频域的视角可以更全面地了解时间序列数据。 例如，在金融市场中，分析股票价格在频域中的波动性可以揭示长期趋势（低频）和短期波动（高频），从而有助于风险评估和算法交易策略。