Analiza czasowo-częstotliwościowa to techniki, metody i algorytmy, w których podstawą są dwie zmienne, tj. czas i częstotliwość. Jest to podejście alternatywne do tradycyjnych podejść, w których czas i częstotliwość analizowane są niezależnie od siebie. Podejście to jest szczególnie przydatne w przypadku konieczności analizy sygnałów niestacjonarnych, tj. takich sygnałów, których charakterystyki częstotliwościowe zmieniają się w czasie.
Klasyczną metodą wykorzystywaną w analizie czasowo-częstotliwościowej jest krótko-czasowa transformacja Fouriera. W ostatnich latach zaproponowano wiele innych podejść, które pozwalają na jednoczesną analizę sygnałów w dziedzinie czasu i częstotliwości: transformację falkową, transformację Gabora czy transformację Hilberta-Hunaga. Metody te znalazły zastosowania w wielu obszarach takich jak odszumianie sygnałów oraz obrazów, w przetwarzaniu i rozpoznawaniu mowy czy detekcji zmian w sygnałach i segmentacji obrazów.

Prace z powyżej opisanego obszaru można zgłaszać do wydania specjalnego czasopisma MDPI Sensors (ISSN 2624-6120) „Signal Processing and Time-Frequency Analysis”.
Termin nadsyłania prac to 31 Grudnia 2020.
Więcej szczegółów dotyczących tego wydania specjalnego można znaleźć tutaj:https://www.mdpi.com/journal/signals/special_issues/Signal_Processing_Time-Frequency_Analysis