谱（spectrum）是一种物理情境或现象，其数值不限于一组特定的值，而是可在一段连续区中无间隔地变化[1]。谱的性质又依其是否具连续性或周期性，分为连续谱、离散谱。
频谱（frequency spectrum）是指一个时域的信号在频域下的表示方式，可以针对信号进行傅立叶变换而得，所得的结果会是分别以振幅及相位为纵轴，频率为横轴的两张图，不过有时也会省略相位的资讯，只有不同频率下对应振幅的资料[2]。有时也以“振幅频谱”表示振幅随频率变化的情形，“相位频谱”表示相位随频率变化的情形[3]。
简单来说，频谱可以表示一个讯号是由哪些频率的弦波所组成，也可以看出各频率弦波的大小及相位等资讯。
简介
信号若随著时间变化，且可以用振幅来表示，都有其对应的频谱。包括可见光（颜色）、音乐、无线电波、振动等都有这様的性质。当这些物理现象用频谱表示时，可以提供一些此信号产生原因的相关资讯。例如针对一个仪器的振动，可以借由其振动讯号频谱的频率成份，推测振动是由哪些元件所造成。
一些讯号的频谱
光源由不同的颜色所组成，各颜色的光有不同的频率，所占的比例可能也有不同。三棱镜透过折射的方式，将不同频率的光折射到不同的位置，因此可以看到不同颜色的光。同样的也可以将一般光源用三棱镜处理，投映出连续的或不连续的彩色光带。光带的颜色表示其频率，而明暗可表示其比例的多寡，这就是光的频谱，一般称为光谱。若所有频率的颜色含量都一様，其合成的颜色会是白色，而其振幅对应频率的频谱会是一条水平线。因此一般会将频谱为水平线的讯号以“白色”来称呼。
音源也可以由许多不同频率的声音组成。不同频率会刺激耳朵中对应的接收器。若主要的刺激只有一个频率，我们就可以听到其音高，音源的音色会由声音讯号的频谱中，其他频率的部份来决定，也就是所谓泛音。一般会称为“噪音”的声音，其中会包括许多不同频率。若声音的频谱是一条水平线，则称为白杂讯或白噪音，此词也可常用在其他型式的信号及频谱。
在广播及通讯的领域中，频谱会由许多不同的讯号来源共享。每个广播电台及电视台所传送讯号的频率均需在各自指定的范围内，称为“频道”。当许多广播同时发送讯号时，各个频道上有各自独立的资讯，广播的频谱即为所有个别频道讯号的总和，分布在很广的频率范围内。任何一个广播接收器只能接收到单一的电压对时间讯号，因此会使用LC电路来选择单一的频道或频率范围，然后将接收到的资讯解调变，得到需要的资讯。若将接收器各频率下讯号的强弱对应频率绘图，所得的就是其接收讯号的频谱。
频谱分析
频谱分析是一种将复杂讯号分解为较简单讯号的技术。许多物理讯号均可以表示为许多不同频率简单讯号的和。找出一个讯号在不同频率下的资讯（可能是振幅、功率、强度或相位等）的作法就是频谱分析。
频谱分析可以对整个讯号进行。不过有时也会将讯号分割成几段，再针对各段的讯号进行频谱分析。周期函数（例如）最适合只考虑一个周期的讯号来进行频谱分析。傅立叶分析中有许多分析非周期函数时需要的数学工具。
一个函数的傅立叶变换包括了原始讯号中的所有资讯，只是表示的型式不同。因此可以用反傅立叶变换重组原始的讯号。若要完整的重组原始讯号，需要有每个频率下的振幅及其相位，这些资讯可以用二维向量、复数、或是极座标下的大小及角度来表示。在讯号处理中常常考虑振幅的平方，也就是功率，所得的就是功率谱密度。
实际上，大部份的仪器及软体都用快速傅立叶变换来产生频谱的讯号。快速傅立叶变换是一种针对取样讯号计算离散傅里叶变换的数学工具，可以近似傅立叶变换的结果。
随机性讯号（或杂讯）的傅立叶变换也是随机性的。需要利用一些取平均值的方式来得到其频率分布（frequency distribution）。一般来说会将资料依一定的时间分段，将各段资料进行傅立叶变换，再将转换后的振幅或振幅平方（振幅平方较常用）平均，以得到傅立叶变换的平均值。在处理取様的时域资料时，常用上述的作法，配合离散傅立叶变换来处理，这种处理方式称为Welch法（Welch's method）。若所得的频谱是平的，此讯号会视为“白杂讯”，不过许多讯号在时域下看似杂讯，却可以借由这样的处理方式得到一些频域的资讯。
音乐的声学特性
音乐的频谱是决定音色的要素之一，是指不同频率的谐波及泛音相对于基频（也就是音高）的强度。但实际上用得更多的是时频谱。时频谱不但能将讯号分解，还能显示出各信号成分随时间的变化情况。频谱分析仪可以将输入的音乐讯号转换为其组成频率的图像，并显示出这些组分随时间如何起伏变化。这种图像称为声学时频谱。以软体为主的声音频谱分析仪只需很低的价格即可购得，一般而言也可达到令人满意的结果。由频谱分析仪产生的频谱图可以提供音乐的声波标记图（acoustic signature）。频谱图可以看出其基频及泛音，也可以用用来分析乐器的起音、衰减、延音及释音（即ADSR），应用在音乐合成上。
参看
参考
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