L’ elaborazione dei dati acquisiti a seguito delle procedure di misura, è una fase molto importante per la corretta interpretazione dei risultati. Numerosi strumenti matematici e statistici permettono di indagare gli aspetti più reconditi e nascosti delle informazioni offerte dal processo fisico. Tra questi, un ruolo di primaria importanza è rivestito dalle trasformate di Fourier, da decenni ormai implementate in algoritmi molto veloci (Fast Fourier Transform – FFT) e che trovano applicazione in moltissimi strumenti e accessori elettronici che fanno parte della vita comune. L’implementazione digitale degli algoritmi richiede il campionamento dei segnali per trasformare una funzione continua in un insieme discreto di dati. Sulla base di questa esigenza, tratteremo alcuni elementi base della teoria del campionamento e dell’analisi spettrale. In questa trattazione faremo esplicito riferimento a variabili nel dominio del tempo, mappando il dominio del tempo in dominio delle frequenze, e viceversa. Identico è l’approccio per variabili in altri domini, per esempio, nel dominio delle lunghezze, mappando il dominio delle lunghezze in dominio dei numeri d’onda, e viceversa.