频域（频谱）图和时域图横纵坐标及分析

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#时域 #（振幅）

本文深入探讨了信号处理中的时域与频域概念，解析了时域分析中信号随时间变化的特点，以及频域分析中信号按频率分布的特性。文章详细解释了时域函数与频域函数之间的转换原理，即傅立叶变换与拉普拉斯变换的应用。

在这里插入图片描述

时域（时间域-time domain）

——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化（振幅）。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。

频域（频率域- frequency domain）

——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度（振幅），就是指的信号电压大小,也就是通常说的频谱图。

分析

时域分析函数的参数是时间t，也就是y=f(t)，
频域分析时，参数是w，也就是y=F(w)两者之间可以互相转化。时域函数通过傅立叶或者拉普拉斯变换就变成了频域函数。

语音信号处理-概念（一）：时域信号（横轴：时间；纵轴：幅值）、频谱图（横轴：频率；纵轴：幅值）--傅里叶变换--＞时频谱图（语谱图/声谱图）【横轴：时间；纵轴：频率；颜色深浅：幅值】
u013250861的博客
06-26 7512
时域和频域是信号的基本性质，用来分析信号的不同角度称为域，一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。目前，信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的。信号的时域和频域参考资料： 音频特征（2）：时域图、频谱图、语谱图（时频谱图） 什么是信号的时域和频域？.....................
图像的高频和低频
missingu1314的专栏
03-14 8524
什么是频谱? 频谱图的横坐标和纵坐标分别表示什么意思？横坐标是时间，纵坐标是幅度（电平）。 时域（时间域）——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。  频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。  对信号进行时域分析时，有时一
音频特征（2）：时域图
Robin_Pi的博客
11-12 9491
文章目录 参考： 使用wavread读取一段音频后怎么画出横坐标是时间的波形图
时间序列频域分析
金石软件
10-11 693
时间序列频域分析综述 本文系统介绍了时间序列频域分析的核心概念、方法和应用。主要内容包括： 时域与频域对比：解释了时域分析的局限性（难以识别隐性周期性、分离噪声等）和频域分析的优势（显性化周期性、精准噪声过滤、聚焦关联性）。 核心概念：重点阐述了频率与周期的关系、频谱（振幅谱和相位谱）的概念，以及平稳性作为频域分析前提条件的重要性。 数学基础：从傅里叶级数（周期信号）到傅里叶变换（非周期信号），再到离散傅里叶变换和快速傅里叶变换，构建了完整的频域分析数学框架。 分析方法：介绍了频域特征提取方法（如功率谱密度
快速上频谱仪基础操作
weixin_41226265的博客
02-06 3771
频谱仪是一种用于分析和显示信号频率成分的仪器，它通过将复杂的信号分解成其构成的频率成分，并将这些成分以图形的形式展现出来。这种图形通常被称为频率分布曲线，它能够清晰地显示出信号中各个频率成分的强度和分布情况。 与频谱仪相比，示波器是一种用于观察信号波形的设备，它能够直观地显示出信号随时间变化的波形图。示波器主要用于测量信号的时间特性，如周期、幅度、相位等，而频谱仪则侧重于分析信号的频率特性。 尽管两者在功能上有所区别，但它们都是电子工程师和技术人员在信号分析过程中不可或缺的工具。频谱仪和示波器从不同的维
matlab FFT 横纵坐标
md_555的专栏
12-09 1万+
关于这个问题，在很早之前就分享过，也通过了解实现了算法，当时看的明白，想的明白，突然要用的时候，又开始疑问，不免有些纠结，与其每次使用的时候都查，浪费时间，还不如，一次搞定。 真心没把哪门没学好的课程，归结到老师，但fft这事，还真得跟大学老师讨个说法，哈哈。   matlab FFT 横坐标问题：前人关于FFT横坐标的详细阐述 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术，matl
频域图像纵坐标理解
qq_36370187的博客
11-19 7571
下图引用自：https://www.cnblogs.com/h2zZhou/p/8405717.html 频率方向中，频域图像大小是归一化的振幅。
Matlab中fft作频谱横纵坐标
yundanfengqing_nuc的专栏
04-22 1万+
关于这个问题，在很早之前就分享过，也通过了解实现了算法，当时看的明白，想的明白，突然要用的时候，又开始疑问，不免有些纠结，与其每次使用的时候都查，浪费时间，还不如，一次搞定。 真心没把哪门没学好的课程，归结到老师，但fft这事，还真得跟大学老师讨个说法，哈哈。 matlab FFT 横坐标问题：前人关于FFT横坐标的详细阐述 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术，matl...
标注横纵坐标MATLAB,matlab FFT 横纵坐标
weixin_34941214的博客
03-17 2837
关于这个问题，在很早之前就分享过，也通过了解实现了算法，当时看的明白，想的明白，突然要用的时候，又开始疑问，不免有些纠结，与其每次使用的时候都查，浪费时间，还不如，一次搞定。真心没把哪门没学好的课程，归结到老师，但fft这事，还真得跟大学老师讨个说法，哈哈。matlab FFT 横坐标问题：前人关于FFT横坐标的详细阐述我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术，matlab提供了强大的信...
频谱分析幅值单位_知否知否？常用振动诊断方法——包络分析和阶次分析
weixin_39959236的博客
11-20 4880
包络分析对于各个行业，尤其是水泥行业，存在很多低转速设备。低转速部件引起的振动集中在低频部分，且往往较为微弱，容易淹没在其他信号中，在频谱中不容易分辨出故障信号与噪声信号。但这种故障引起的冲击信号往往会激起高频固有频率，在频谱上表现为出现共振带，即低频故障信号作为某高频载波的边频出现。因此，对于这种出现调制现象的故障信号，往往需要通过包络进行分析诊断。图1 包络解调机理解调前需要对信号进行滤波处理...
声信号处理工程研究（2）---频域图（频谱）
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对原始信号的进行FFT和处理得到频域图，解析频域图的含义
把频谱图的纵坐标设置为分贝刻度
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得到频域波形的坐标数组_10. 频域法之序
weixin_39640909的博客
11-20 552
频域分析与设计法是经典控制理论的核心内容。频域法中用到的Bode plot，Nyquist plot等是工程中控制设计与分析有力的工具。学好频域法是学好经典控制内容最重要的一步。应当认识到现代控制技术多已经转向以状态空间分析法为主的时域分析方法，但是频域分析方法在实际工程中依旧能够提供丰富的信息。这其中不乏很多信号分析的有关知识和技巧，涉及到“信号与系统（Signals & Systems...
得到频域波形的坐标数组_傅立叶变换、频域的简明理解
weixin_39623671的博客
11-23 275
电磁波、脑电波、声音、图像，这些现象的背后，都是振动，振动有频率、振幅、相位这三个要素。泛一点讲，世间一切都是振动，都是波。所有才有了弦论，用最微小的构造，就是振动的弦，来构建这个宏大的宇宙的世界观。你没感觉身体哪处正在振动，但脑电波是实实在在的。你看得到红绿色，看不到红外线，是因为光的振动频率不同，你能听见并区分同时几个人说话的声音，也是因为声波的振动频率不同。而傅立叶变换为我们打开了一扇门，一...
音频（一）时域图、 频谱图 Spectrum
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功率谱可以从两方面来定义，一个是自相关函数的傅立叶变换，第一种定义就是常说的维纳辛钦定理。另一个是时域信号傅氏变换模平方然后除以时间长度。
傅里叶光学&MATLB编程系列【2】频谱的基本概念&空域时域到频域坐标的变换
qq_44791407的博客
04-17 8136
傅里叶变换是在光学衍射、干涉、传播以及理解通信线性系统理论的一个重要工具。在空域（时域）难以分析处理的信号通过一个简单的傅里叶变换到频域就可以十分容易的处理。随着计算机技术的发展，计算傅里叶光学的分析方法也逐渐成为了信号处理的宠儿，备受关注，本系列文章将结合解析傅里叶光学与计算傅里叶光学讲解，深入浅出，帮助你理解傅里叶光学并学会运用这个工具解决很多遇见的问题。
学会查看频域图信息
weixin_44943389的博客
01-17 2857
频域图为我们提供了信号的频率成分视图，可以帮助我们识别和分析信号中的周期性模式和潜在的异常。在工业应用中，这些信息对于故障诊断和预测性维护至关重要。
频谱图横纵坐标是什么，怎么看一段音频里面有哪些频率分量，能量是多少？
最新发布
11-19
<think> 首先，用户的问题是关于频谱图的：他们想了解频谱图的横纵坐标含义，以及如何查看一段音频中频率分量和对应能量的方法。 我从系统级指令中知道，我需要： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考提供的引用内容。 提供的引用内容： - [^1]: 频谱图是音频的一个重要特征...横轴表示时间，纵轴表示频率。 - [^2]: 频谱图...以横坐标为频率，纵坐标为幅值...表示静态时间点上各频率正弦波的幅值大小的分布状况。 - [^3]: 关于噪声来源的分析，比如电机噪声、传动系统噪声等。 用户的问题主要是关于频谱图的坐标含义和方法，所以我需要聚焦于[^1]和[^2]。 关键点： - 横轴（X轴）：表示时间。 - 纵轴（Y轴）：表示频率。 - 在频谱图中，每个点表示在特定时间和频率上的能量或幅值。 用户还问如何查看频率分量和对应能量： - 这涉及到如何从频谱图中读取数据。 - 方法包括使用软件（如MATLAB、Python）来分析和可视化频谱。 基于引用[^1]，频谱图是频率随时间变化的视觉表示。 引用[^2]解释频谱（没有时间维度）是静态的频率幅值分布。 用户提到“频谱图”，所以主要是关于时频表示。 为了结构清晰： 1. 解释频谱图的横纵坐标。 2. 描述如何查看频率分量和对应能量。 3. 提供简单的方法或工具示例。 生成相关问题： - 系统指令要求生成相关问题。 - 基于用户查询，相关问题可以是：如何生成频谱图？频谱图在音频处理中的应用？等。 回答结构： - 先回答问题的主干。 - 然后生成相关问题。 - 确保使用中文。 数学表达式： - 如果有公式，如傅里叶变换，使用$...$或$$...$$。 - 例如，短时傅里叶变换（STFT）：$X(t, f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau) w(\tau - t) e^{-j2\pi f \tau} d\tau$，其中$w$是窗函数。 - 但用户的问题更基础，可能不需要复杂公式。保持简单。 引用来源： - 在回答中，自然地添加引用标识。例如，在解释坐标时引用[^1]。 最终回答大纲： 1. 解释频谱图的横纵坐标： - 横轴：时间。 - 纵轴：频率。 - 参考[^1]。 2. 描述如何查看频率分量和对应能量： - 在频谱图中，颜色或亮度表示能量大小。 - 方法：使用软件工具（如Python的librosa库）生成频谱图。 - 例如，从音频文件中提取频谱并分析。 - 参考[^2]关于频谱的解释。 3. 生成相关问题： - 基于主题：频谱图生成、应用等。 确保回答真实可靠： - 基于引用和一般知识。 </think> ### 频谱图的横纵坐标含义及查看音频频率分量与能量的方法 #### 1. **频谱图的横纵坐标含义** - **横轴（X轴）表示时间**：在频谱图中，横坐标代表音频信号的时间轴，单位为秒（s）。这显示了音频信号随时间的变化过程，例如一段5秒的音频会在横轴上从0s到5s[^1]。 - **纵轴（Y轴）表示频率**：纵坐标代表频率轴，单位为赫兹（Hz）。它显示了音频中不同频率成分的分布，例如人耳可听范围通常在20Hz到20kHz之间。每个点的高度对应特定频率分量[^1][^2]。 - **颜色或亮度表示能量**：频谱图中每个点（时间-频率对）的颜色深浅或亮度表示该频率在对应时间点的能量大小。例如，红色或亮色区域表示高能量（强频率分量），蓝色或暗色区域表示低能量（弱频率分量）。这反映了音频信号的能量分布情况[^1][^2]。 简而言之，频谱图是一个三维数据的二维可视化： - 时间（横轴）和频率（纵轴）定义了位置。 - 能量（颜色）定义了强度。例如，一个峰值在100Hz处的亮斑表示在特定时间点，100Hz频率分量有高能量。 #### 2. **查看音频中频率分量和对应能量的方法** 要分析一段音频的频率分量（即哪些频率存在）及其能量（即这些频率的强度），可以通过以下步骤实现。核心方法是使用频谱图或频谱分析工具，这些工具基于傅里叶变换原理（例如短时傅里叶变换，STFT），将时域信号转换为频域表示。公式如下： - 短时傅里叶变换定义为： $$ X(t, f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau) w(\tau - t) e^{-j2\pi f \tau} d\tau $$ 其中 $x(\tau)$ 是原始音频信号，$w(\tau - t)$ 是窗函数（如汉明窗），$f$ 是频率，$t$ 是时间。结果 $X(t, f)$ 的幅度表示能量[^1][^2]。 **具体操作步骤（使用Python示例）**： 1. **获取音频数据**：读取音频文件（如WAV格式），获取采样率和信号序列。 2. **生成频谱图**：使用库（如librosa）计算频谱图，它能直接输出频率分量和能量矩阵。 - 频谱图的矩阵中，行索引对应频率（纵轴），列索引对应时间（横轴），矩阵值表示能量。 3. **提取频率分量和能量**： - 对于特定时间点：选择频谱图的一列，纵轴值（频率）和对应的颜色值（能量）显示该时刻的频率分布。 - 对于特定频率：选择一行，横轴值（时间）和颜色值显示该频率随时间变化的能量。 4. **可视化与分析**：绘制频谱图或直接分析矩阵数据。 **代码示例（Python）**： 以下代码使用librosa库生成频谱图并提取频率分量和能量： ```python import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 步骤1: 加载音频文件 audio_path = 'your_audio.wav' # 替换为您的音频文件路径 y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None) # y是音频信号, sr是采样率 # 步骤2: 计算频谱图（STFT） stft = librosa.stft(y) # 短时傅里叶变换 spectrogram = np.abs(stft) # 取幅度，得到能量矩阵 frequencies = librosa.fft_frequencies(sr=sr) # 获取频率轴值 # 步骤3: 查看特定时间点的频率分量和能量 time_index = 100 # 例如，查看第100个时间点（单位：帧） freq_components = frequencies energy_at_time_t = spectrogram[:, time_index] print(f"在时间点 {time_index} 的频率分量: {freq_components} Hz") print(f"对应能量: {energy_at_time_t}") # 步骤4: 可视化频谱图 plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(spectrogram, ref=np.max), y_axis='log', x_axis='time', sr=sr) plt.colorbar(format='%+2.0f dB') # 颜色条表示能量（dB单位） plt.title('频谱图：时间 vs 频率 vs 能量') plt.xlabel('时间 (秒)') plt.ylabel('频率 (Hz)') plt.tight_layout() plt.show() ``` **解释**： - 运行此代码后，频谱图会显示：横轴为时间，纵轴为频率（对数刻度），颜色表示能量（以分贝dB为单位）。 - 在代码中，`spectrogram` 是一个二维矩阵：行索引是频率分量，列索引是时间点。例如，`spectrogram[i, j]` 给出在频率 $f_i$ 和时间 $t_j$ 的能量值。 - 通过分析矩阵，您可以识别峰值：高能量值对应强频率分量（如电机噪声可能在500Hz有峰值[^3]）。 - **工具推荐**：除Python外，可用Audacity（免费软件）导入音频后，在“频谱图视图”中直接交互查看。 **注意事项**： - 对于静态频率分析（忽略时间），可直接计算功率谱密度（PSD），使用`scipy.signal.periodogram`。 - 实际应用中，这常用于噪声诊断：例如，识别汽车音频中的电机噪声（高频）或轮胎摩擦（低频）[^3]。
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