b'\n_START_ARTICLE_\nSpectrumcontinuatieanalyse\n_START_SECTION_\nEtymologie\n_START_PARAGRAPH_\nDe SCA-methode biedt een oplossing voor de voorspellingsproblematiek bij de voortzetting van een frequentiespectrum buiten het reeds gesamplede (gewoonlijk stochastische) functie- of signaalfragment. In tegenstelling tot de gewone fourieranalyse die tot een oneindige herhaling van een waargenomen signaal of functieverloop aanleiding geeft, zal SCA de exacte samenstellende frequenties uit het geobserveerde spectrum trachten te bepalen, om deze vervolgens te gebruiken voor een predictie in het tijdsdomein. In de wetenschappelijke terminologie wordt daarom de voorkeur gegeven aan de term continuatie, om het verschil met dan de loutere extrapolatie bij fourieranalyse te benadrukken.\n_START_SECTION_\nAlgoritme\n_START_PARAGRAPH_\nEen goed SCA-algoritme moet een oplossing voor verscheidene problemen bieden: detrending, decompositie, optimalisatie van de frequentieresolutie, methode van superpositie van de samenstellende functies, transformatie, en zeker niet onbelangrijk, rekentechnische effici\xc3\xabntie._NEWLINE_Omdat discrete fouriertransformatie inherent verbonden is met gewone fourieranalyse biedt dit type van spectrumanalyse slechts een suboptimale oplossing voor het spectrumdecompositieprobleem bij SCA. DFT (of FFT) kan nochtans ingezet worden voor een initi\xc3\xable benadering, die de eigenlijke decompositie aanzienlijk kan versnellen.\n_START_SECTION_\nSpectrumdispersie\n_START_PARAGRAPH_\nVergeleken met DFT (of FFT), die gekenmerkt worden door een perfecte spectrale resolutie met beperkte temporele informatie, biedt SCA gemaximaliseerde temporele informatie, maar resulteert daardoor in aanzienlijk hogere spectrumdispersie. Dit beklemtoont het eigenlijke analytische vermogen van SCA. De frequentiecomponenten zijn in SCA per definitie aanzienlijk beter dan in DFT.'