时域和频域和频谱的关系

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/liwenlong_only/article/details/80535835

https://baike.baidu.com/item/%E6%97%B6%E5%9F%9F%E9%A2%91%E5%9F%9F/9399325?fr=aladdin

https://blog.youkuaiyun.com/bocai_xiaodaidai/article/details/90765529

 

 

两张张图让你明白时域, 频域和傅里叶变换

这里写图片描述 
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时域频域

 编辑 讨论

时域和频域是信号的基本性质,这样可以用多种方式来分析信号,每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式,用来分析信号的不同角度称为域。时域频域可清楚反应信号与互连线之间的相互影响。

中文名

时域频域

性    质

是唯一实际存在的域

含    义

时域是真实世界

重要参数

时钟周期和上升时间

目录

  1. 时域
  2. 频域
  3. ▪ 时域频域的关系
  4. ▪ 时域和频域的转换

时域

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时域是真实世界,是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时,通常在时域中进行分析,因为产品的性能最终就是在时域中测量的。

时钟波形的两个重要参数是时钟周期和上升时间。

图中标明了1GHz时钟信号的时钟周期和10-90上升时间。下降时间一般要比上升时间短一些,有时会出现更多的噪声。

时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔,通常用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟内时钟循环的次数,是时钟周期Tclock的倒数。

Fclock=1/Tclock

上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关,通常有两种定义。一种是10-90上升时间,指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常是一种默认的表达方式,可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间,这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。

时域波形的下降时间也有一个相应的值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的。在典型的输出驱动器中,p管和n管在电源轨道Vcc和Vss间是串联的,输出连在这个两个管子的中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于是哪一个管子导通取决于输出的高或低状态。

频域

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频域,尤其在射频和通信系统中运用较多,在高速数字应用中也会遇到频域。频域最重要的性质是:它不是真实的,而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域,而频域是一个遵循特定规则的数学范畴,频域也被一些学者称为上帝视角。

正弦波是频域中唯一存在的波形,这是频域中最重要的规则,即正弦波是对频域的描述,因为频域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而,它并不是正弦波的独有特性,还有许多其他的波形也有这样的性质。正弦波有四个性质使它可以有效地描述其他任一波形:

(1)频域中的任何波形都可以由正弦波的组合完全且惟一地描述。

(2)任何两个频率不同的正弦波都是正交的。如果将两个正弦波相乘并在整个时间轴上求积分,则积分值为零。这说明可以将不同的频率分量相互分离开。

(3)正弦波有精确的数学定义。

(4)正弦波及其微分值处处存在,没有上下边界。

使用正弦波作为频域中的函数形式有它特别的地方。若使用正弦波,则与互连线的电气效应相关的一些问题将变得更容易理解和解决。如果变换到频域并使用正弦波描述,有时会比仅仅在时域中能更快地得到答案。

而在实际中,首先建立包含电阻,电感和电容的电路,并输入任意波形。一般情况下,就会得到一个类似正弦波的波形。而且,用几个正弦波的组合就能很容易地描述这些波形,如下图2.2

所示:

图2.2 理想RLC电路相互作用的时域行为

时域频域的关系

时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系;频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。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。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。

时域和频域的转换

动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。时域越宽,频域越短。

s(f) = ∫-∞ +∞ (s(t)·e)dt

sD(t)= dS(t)/dt

sD(f)= ∫-∞ (sD(t)·e-j2∏ft)dt=j·2∏f· s(f)

 

什么叫时域和频域?

2019-06-04 11:17:31 蓝绿色~菠菜 阅读数 8017  收藏 更多

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1、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。

2、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。
下面是图文讲解:

在这里插入图片描述

图1是正弦波的时域图,示出了振幅与时间的关系。

在时域图中,横轴是时间,纵轴是振幅。
时域图显示振幅随时间的变化,可以看出峰值振幅为5V,可以算出频率f=6 Hz。

在这里插入图片描述

图2是图1中正弦波的频域图
在频域图中,横轴是频率,纵轴是峰值振幅。
频域图仅仅示出峰值振幅与频率,而不显示振幅随时间的变化。
从频域图可以看出,正弦波的频率为6Hz,这个6Hz的正弦波的峰值振幅为5V 。
频域图的优点是,从频域图中,可以一眼看出正弦波的频率和峰值振幅
整个正弦波在频域图上只是一个立柱
立柱的位置显示了正弦波的频率
立柱的高度显示了正弦波的峰值振幅

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于时域频域的概念及区别的问题。首先,我得确保自己正确理解这两个术语的定义它们在信号处理中的作用。 首先,时域应该是指信号在时间维度上的表现,也就是信号随着时间变化的形态。比如,常见的波形图,横轴是时间,纵轴是幅度,这就是时域分析的基础。用户提到的参考引用里也提到时域分析包括波形绘制、采样率、量化等,这些都是时间相关的参数。比如,音频信号在时域中可以看到声音的振幅随时间的变化,比如说话的声音波形或者音乐节奏的变化。 接下来是频域,这可能涉及到将信号从时间维度转换到频率维度,分析其频率成分。傅里叶变换应该是这里的关键工具,它能够将时域信号分解成不同频率的正弦波成分。比如,一个复杂的波形可以通过傅里叶变换分解成多个不同频率、振幅相位的正弦波,这样就能看到信号中包含哪些频率成分,这在音频处理中很重要,比如均衡器调整不同频段的音量。 区别方面,时域关注时间变化,频域关注频率组成。应用场景也不同,比如时域用于分析信号的实时变化、事件发生的时间点,而频域用于分析音调、滤波等。用户提供的引用里也提到,时域分析包括波形绘制特征提取,频域则用傅里叶变换功率谱密度分析。 我需要确保定义准确,并且结合用户的参考资料。可能还需要举例说明,比如用声音信号,时域显示音量随时间变化,频域显示不同音高的分布。另外,数学表达方面要正确使用LaTeX,比如傅里叶变换的公式应该用$$...$$,时域的波形函数用$f(t)$,频域的用$F(\omega)$。 还要注意用户提到的系统级指令,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。同时,生成相关问题,可能需要围绕应用、转换方法、工具、实际例子等方面提问。 检查是否有遗漏点,比如时域频域的联系,转换方法,或者各自的优缺点。例如,时域分析直观,但频域能揭示隐藏的频率信息。傅里叶变换是桥梁,将两者联系起来。 最后,确保引用正确,用户提供的两个引用分别对应时域频域的分析方法,所以在适当的地方添加[^1][^2]的标识,比如在时域分析部分末尾引用第一个,频域部分末尾引用第二个。</think>### 时域频域的定义及区别 #### 1. 时域(Time Domain) **定义**:时域是直接观察信号随时间变化的维度。在时域中,信号表示为时间函数 $x(t)$,横轴为时间,纵轴为信号幅度。例如,音频信号的波形图展示了声音强度随时间的变化[^1]。 **分析内容**: - 波形绘制:直接观察信号的形状(如脉冲、正弦波)。 - 时域特征提取:包括均值、方差、峰值等统计量。 - 事件检测:如语音信号中音节的起止时间定位。 #### 2. 频域(Frequency Domain) **定义**:频域是通过数学变换(如傅里叶变换)将信号从时域转换到频率维度后的表示。在频域中,信号表示为频率函数 $X(f)$,横轴为频率,纵轴为对应频率成分的强度[^2]。 **分析内容**: - 频率成分分解:例如,钢琴弦声可分解为多个基频及其谐波。 - 滤波设计:通过抑制特定频率成分实现降噪。 - 频谱分析:如无线通信中识别信道占用情况。 #### 3. 核心区别 | **维度** | **时域** | **频域** | |----------|-------------------------|---------------------------| | 横轴 | 时间(秒) | 频率(赫兹) | | 分析重点 | 信号的时间动态特性 | 信号的频率分布特性 | | 工具 | 示波器、时域特征计算 | 傅里叶变换、频谱仪 | | 应用场景 | 实时监测、波形压缩 | 音频均衡、故障诊断 | #### 4. 数学关联 时域频域通过**傅里叶变换**相互转换: $$ X(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j\omega t} dt $$ 时域信号 $x(t)$ 经傅里叶变换后得到频域表示 $X(\omega)$,反之可通过逆变换恢复时域信号。 #### 5. 实例对比 - **时域**:语音信号波形中,横坐标是时间,可观察到单词“你好”的发音持续时间。 - **频域**:同一语音信号经傅里叶变换后,可看到能量集中在300Hz-3kHz(人类语音主要频率范围)。
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