Signal Processing Toolbox™ には、信号の周波数成分の特徴を明らかにするスペクトル解析用の関数およびアプリ ファミリが用意されています。ウェルチ法やピリオドグラムなどの FFT ベースのノンパラメトリック法は、入力データに関する仮定を行わないため、あらゆる種類の信号に使用できます。バーグ法、共分散、MUSIC などのパラメトリック法や部分空間法では、信号の予備情報が組み込まれるため、より正確なスペクトル推定を算出できます。

Lomb-Scargle 法を使用して、不等間隔サンプル信号またはサンプルに欠損のある信号のパワー スペクトルを計算します。スペクトル コヒーレンスを推定することによって、周波数領域の信号の類似度を測定します。ハミング、カイザー、ガウスおよびその他のデータ ウィンドウを設計し、解析します。