Baik regresi linier dan pemfilteran Kalman dapat digunakan untuk memperkirakan dan kemudian memprediksi dari urutan domain waktu data (diberikan beberapa asumsi tentang model di balik data).
Metode apa, jika ada, yang dapat diterapkan untuk melakukan prediksi menggunakan data domain frekuensi? (mis. memperkirakan langkah masa depan, menggunakan output dari FFT yang sesuai (s) dari data sebelumnya, tanpa hanya kembali ke domain waktu untuk estimasi.)
Asumsi apa tentang data, atau model di balik data, yang mungkin diperlukan untuk kualitas, atau optimalitas prediksi dalam domain frekuensi? (Tapi anggap itu tidak diketahui apakah sumber data benar-benar periodik dalam lebar aperture FFT.)