A técnica Doppler para estudo do fluxo sangüíneo arterial baseiase numa relação de proporcionalidade entre o desvio Doppler que ocorre na freqüência de um sinal de ultra-som após este sofrer espalhamento pelo sangue e a distribuição de velocidades do sangue no vaso. Em condições ideais a forma da densidade espectral de potência do sinal Doppler corresponderia a distribuição de velocidades do' sangue no vaso. A estimação da densidade espectral de potência de sinais Doppler é normalmente realizada através de uma transformada rápida de Fourier (FFI). Apesar de ser um algoritmo computacionalmente muito eficiente, a FFf tem algumas limitações, especialmente para análise de trechos curtos de sinal. A técnica autoregressiva (AR) para estimação da densidade espectral de potência tem algumas vantagens em relação à FFf, apresentando-se como uma promissora alternativa para análise de sinais Doppler em algumas situações, principalmente para estudo de sinais em que o espectro varia rapidamente no tempo. A técnica AR para análise espectral de sinais Doppler é comparada a técnica tradicional de periodogramas (FFf) e as vantagens e desvantagens de se utilizar o modelo autoregressivo para o estudo de sinais Doppler são listadas e discutidas.

The Doppler technique for the assessment of arterial blood f10w 15 based on a linear relationship between the Doppler shift in frequency of an ultrasonic wave, when it is scattered by a moving target (erythrocytes), and the velocity of the target. Under ideal conditions, the spectrum of the Doppler shift signal has the same shape as a histogram of the velocity distribution of the blood within the Doppler sample volume. The estimation of the power spectral density of Doppler signals is normally performed by applying a fast Fourier transform (FFT) directly to the sampled signal and squaring the magnitudes of the transform values. The signal is processed in individual frames of N samples (usually 256), and each frame is usually weighted, using one of the many window functions known to minimize spectral leakage, before the FFf is calculated. The FFf-periodogram is computationally a very efficient method, but it has some shortcomings, especially for the analysis of relatively short data records (128 or 64 samples). The autoregressive technique for power spectral density estimation has been found to have some advantages when compared to the FFf, and to produce better results when analysing short segments of data, and it is a promising alternative for real-time spectral analysis of Doppler signals, especially for the analysis of nonstationary signals. The characteristics of AR modelling technique for spectral analysis are compared to those of the traditional FFfperiodogram method and the advantages, and disadvantage"s of using the autoregressive model for the study of Doppler signals are discussed.