时域:表示信号在时间上的变化情况,通常使用波形图展示。 频域:表示信号各个频率成分的幅度和相位,通常使用频谱图展示。 对于一个信号来说,时域信息提供了信号随时间变化的清晰视图,而频域信息则揭示了信号的频率成分。 二、傅里叶变换 傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的主要工具。通过傅里叶变换,我们可以分析信号...
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一、彻底理解傅里叶变换 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT,通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域。 模拟信号经过A/D转换变为数字信号的过程称为采样。为保证采样后信号的频谱形状不失真,采样频率必须大于信号中最高频率成分的2倍,这称之为采样定理。 假设采样频率...
想想对一个连续周期函数的采样操作,我们在时域上乘一个采样函数,相当于在频域将原函数和采样函数的傅里叶变化进行卷积,也就是将原函数的傅里叶变化周期化,当符合采样定理的时候我们可以通过以下的方式将从采样函数中恢复原函数: 这个恢复函数在时域中的形式: 那么恢复后的信号可以表示为: 可以看出这是一个离散序列...
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT,通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域。 模拟信号经过A/D转换变为数字信号的过程称为采样。为保证采样后信号的频谱形状不失真,采样频率必须大于信号中最高频率成分的2倍,这称之为采样定理。
傅里叶变换是数字信号处理领域一个很重要的数学变换,它用来实现将信号从时域到频域的变换,具有十分广泛的应用。离散傅里叶变换 (DFT) 是连续傅里叶变换在离散数据系统中的表示形式,由于DFT的计算量很大,后提出了快速傅里叶变换 (FFT) 算法,是 DFT 的快速算法,在实际应用中得到了更广泛的应用。 FFT 会通过把 ...
正弦信号 c(t) = sin(wt) 的频谱可以通过傅里叶变换来求得。傅里叶变换将信号从时域转换到频域，可以得到信号在不同频率下的幅度和相位信息。对于正弦信号 c(t) = sin(wt)，其中 w 是角频率，可以使用傅里叶变换公式：C(f) = ∫[c(t) * exp(-2πift)] dt 其中，C(f) 是频率为 f...
在学习傅里叶变换过程中,我们经常会接触到时域和频域两个概念,并且它们之间的单位关系也是傅里叶变换中十分重要的内容之一。本文将分别从时域和频域两个方面来探讨傅里叶变换中的单位关系,希望能够对读者有所帮助。 一、时域和频域的基本概念 时域是指信号的幅度随时间变化的过程,通常用函数f(t)表示。时域分析是对...
在解决这个问题前,需要看看A计权的频域图形,如图1所示,不同计权的频谱其实都可以看成一个加权滤波器,只要直接将时域信号通过该滤波器进行滤波,就可以得到计权后的时域信号,这不仅可以在时域上进行后处理,还可以对时域信号进行三分之一倍频程分析(而不用在三分之一倍频程图上进行A计权修正),因此该问题关键就转化为...
频率域特征：通过快速傅里叶变换（FFT）将信号从时域转换到频域，分析信号的频谱特征。基于时间的特征：...