正向频谱检测是一种用于检测信号的频谱特征的技术。通过对信号进行频谱分析，可以获得信号的频率分布情况，从而推断信号的特性和所包含的信息。
正向频谱检测通常包括以下项目：
1. FFT（快速傅里叶变换）：使用FFT算法将时域信号转换为频域信号，可以获得信号的频率分布。
2. 频谱幅度测量：衡量不同频率下信号的强度，反映信号频谱的能量分布情况。
3. 频谱相位测量：测量信号在不同频率下的相位差，可以用于分析信号的相位特性。
4. 频谱形状分析：对信号的频谱形状进行定量和定性分析，可以判断信号的特性和所包含的信息。
5. 频谱峰值检测：识别信号频谱中的峰值，用于分析信号的主要频率成分。
6. 频谱波动检测：测量信号频谱的稳定性和波动程度，用于判断信号的稳定性和变化情况。
7. 频谱分辨率：评估信号频谱的分辨能力，即能够分辨两个相邻频率的最小间隔。
8. 频谱噪声检测：测量信号频谱中的噪声水平和分布情况，用于分析信号的清晰度和可靠性。
9. 频谱带宽测量：测量信号频谱的宽度范围，可用于比较不同信号的带宽大小。
10. 频谱功率密度测量：评估信号频谱的功率分布情况，用于分析信号的功率特性。
11. 频谱平均处理：通过对多个采样周期的频谱进行平均处理，减小噪声影响，提高频谱测量的准确性。
12. 频谱相干性检测：评估信号频谱之间的相关性，用于分析信号的相互作用和关联程度。
13. 频谱比较分析：对比不同信号频谱的差异和相似之处，用于判断信号的变化和相互关系。
14. 频谱阶跃响应检测：测量信号频谱对输入阶跃信号的响应特性，用于分析信号的快速响应能力。
15. 频谱自相关分析：计算信号频谱的自相关性，用于分析信号的周期性和重复性特征。
16. 频谱互相关分析：计算两个信号频谱的互相关性，用于分析信号之间的相关性。
17. 频谱谱线拟合：通过拟合频谱数据，得到频谱曲线的数学模型，用于分析信号的频率分布规律。
18. 频谱图像显示和分析：将频谱数据进行可视化展示，进行动态和静态分析。
19. 频谱差异检测：对比不同信号频谱的差异，用于分析信号的区别和相似之处。
20. 频谱峰值提取：根据指定条件提取信号频谱中的峰值，用于分析信号的主要特征。
21. 频谱阻尼测试：测量信号在频谱中的衰减情况，用于分析信号的衰减特性。
22. 频谱正则化处理：对频谱数据进行归一化处理，使其满足特定要求，并方便进行比较和分析。
23. 频谱谐波率测量：测量信号频谱中的谐波分量级次和幅度，用于分析信号的谐波特性。
24. 频谱失真分析：检测信号频谱中的失真现象，用于分析信号的失真程度和影响。
25. 频谱波纹检测：测量信号频谱中的波纹情况，用于分析信号的稳定性和平滑性。
26. 频谱阈值检测：根据预设阈值对信号频谱进行判定和筛选，用于分析信号的阈值特性。
27. 频谱组成分析：分析信号频谱中的组成成分，包括基频、谐波和杂散分量等。
28. 频谱滤波处理：对信号频谱进行滤波操作，去除不需要的频率成分。
29. 频谱统计分析：对信号频谱进行统计处理，获得频率分布的参数和特征值。
30. 频谱密度估计：通过对频谱数据进行估计和推断，得到信号的频谱密度分布情况。
