С точки зрения прикладника:
(Оффтоп)
Взгляд, конечно, очень варварский, но верный
В термине "спектр мощности" слово "мощность" достаточно условно. Поскольку при ПФ размерной величины мы получаем ту же размерность, при переходе от ПФ к спектру мы берём квадраты модулей, и размерность квадрируется, то есть если входной сигнал в вольтах - то "квадратные вольты", умноженные на секунды или делённые на Герцы
(Оффтоп)
что совой о пень, что пнём о сову
Для перехода собственно к мощности от вольтажа надо знать сопротивление нагрузки, и если мы его не знаем, а лишь предполагаем постоянным - то имеем не мощность, а нечто ей пропорциональное. Тем не менее термин "спектр мощности"общепринят, хотя даже в электротехнике он неверен (а уж в экономике у нас вообще "квадратные доллары" всплывут)
При этом квадратичный "спектр мощности" не единственное применимое. Можно извлечь корень, получая "амплитудный спектр", можно прологарифмировать, переведя в децибелы. Для всех этих вариантов есть свои области применения, и что у Вас посчитано - надо особо выяснять.
Даже если у Вас "спектр мощности", извлекши корень Вы амплитуду, скорее всего, не получите. Даже если частота входного сигнала в точности попадёт на "зубец гребёнки частот", но, скорее всего, не попадёт, а будет между зубцами. Так что получится два пика, обрамляющих действительную частоту (и возможно, они поровну разделят "мощность", так что рассчитанная по каждому из них амплитуда будет в 1.414... раз ниже, но можно и не поровну), и много разбросанных по всему спектру "пичков". Они вызваны тем, что расчёт Вы ведёте не по идеальному сигналу, бесконечно длинному и неизменному, а по его отрезку, который предполагается повторяющимся (делаем бесконечный поезд из одинаковых вагончиков) и если частота не совпадает с каким-либо "зубцом гребёнки", на стыках у нас получается разрыв. А он даёт широкополосный сигнал, зашумляющий спектр на всём протяжении. Для борьбы с этим вводятся "окна". Во временной области они уменьшают значения на краях отрезка, умножая их на спадающую к нулю на краях и единичную в центре функцию (треугольную или колоколообразную, бывают и другие), так что разрыв исчезает, в частотной области их действие состоит в сглаживании спектра усреднением соседних по частоте значений. В частности, это помогает бороться с превращением одной синусоиды "неудачной частоты" в два пика - после сглаживания они сольются. Увы, применение окон приводит к снижению пиков сигнала.
На практике, получив неизвестную мне программу для вычисления спектра, я мог бы подать на вход сгенерированные синусоиды "хорошей" частоты разной амплитуды, чтобы исключить возможность того, что это не "спектр мощности", а, скажем, амплитудный или логарифмический. Затем подавал бы сигналы одинаковой амплитуды, но разных частот, определял бы значения соответствующих им пиков, извлекал бы из них корень (в предположении, что мы точно знаем, что "спектр мощности") и отыскивал бы поправочный коэффициент, зависящий от действия окон и других вычислительных деталей.
Что до того, относится ли эта тема к математике - ИМХО, да. К анализу ли или к вычислительной - в какой-то степени и к тому, и к тому. Может быть отнесена и к технической дисциплине "обработка сигналов", но она изрядно математизирована. А физика, экономика или нейрофизиология, везде такие методы применяются, возникает уже при интерпретации результатов.