最小平方頻譜分析法

最小平方頻譜分析法  是一種利用最小平方法尋找適配於資料點之最佳正弦曲線 ， 以估算頻譜的方法 。 其數學原理與科學界中最常用的傅立葉分析相似 。 一般而言 ， 傅立葉分析會將間隔較長之訊號的長週期雜訊放大 ， 而最小平方頻譜分析法則解決了這個問題 。 最小平方頻譜分析法也稱爲凡尼切克法 （ Vaníček method ） 、 隆布法 （ Lomb method ） 或隆布 — 史卡構法 （ Lomb – Scargle method ） ， 分別取名自對其有所貢獻的 、 尼可拉斯 · 隆布 （ Nicholas R. Lomb ） 以及傑佛瑞 · 史卡構 （ Jeffrey D. Scargle ） 。 此外 ， 麥可 · 科恩伯格 （ Michael Korenberg ） 、 史考特 · 陳 （ Scott Chen ） 以及等人也曾開發出與之關係密切的其它方法 。