傅里叶变换的核心是从时域到频域的变换。时域： 音频的波形图就是时域 理解为横轴是事件，纵轴是振幅[-1,1] 在图像上，经常看到的就是时域下的图片频域： 横轴是频率(Hz)，纵轴是声音大小(dB)。如何变换，用到的是傅里叶变换。 想知道对应的数学公式，可以看看知乎的帖子 https://www.zhihu.com/question/19714540原来的空间域图上，每一点的坐标是（x,y）,Z坐标
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2024-08-14 11:54:34
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1、关于傅里叶变换变换？答：fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；它可以说是laplace变换的特例，laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴)；z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散信号的laplace变换，再令z=e^sT时的变换结果(T为
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2024-06-17 19:24:15
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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。以时间为自变量描述物理量的变化是信号最基本、最直观的表达形式。时域分析：在时域内对信号进行滤波、放大、统计特征计算、相关性分析等处理，统称为信号的时域分析。通过时域的分析方法可以有效提高信噪比，求取信号波形在不同时刻的相似性和关联性，获得反映机械设备运行状态的特征参数，为机械系统动
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2023-10-17 14:49:20
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时域和频域的关系及matlab演示
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把图像变换到频率域，实际上是把它作为一种信号，那么从信号处理的角度看，时域和频域是有什么样的关系呢？
简单来讲：
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2024-08-06 13:42:00
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基本概念： 时域：时间域 频域：频率域 空域：空间域 好像和没说一样，详解如下： 1，空间域： 空间域（spatial domain）也叫空域，即所说的像素域，在空域的处理就是在像素级的处理，如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后，得到的是图像的频谱。表示图像的能量梯度。2，频率域： 频率域（frequency domain。）任何一个波形都可以分解成多个正弦波之和。每个正弦波都有自己的频率和振幅
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2023-11-02 09:30:51
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三角函数的标准式：y=Acos(ωx+θ)+ky=Acos(ωx+θ)+kAA代表振幅，函数周期是2πw2πw，频率是周期的倒数w2πw2π，θθ是函数初相位，kk在信号处理中称为直流分量。这个信号在频域就是一条竖线。我们再来假设有一个比较复杂的时域函数y=f(t)y=f(t)，根据傅里叶的理论，任何一个周期函数可以被分解为一系列振幅A，频率ωω或初相位θθ正弦函数的叠加y=A1si
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2024-01-30 03:48:45
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频域的意义1.频域是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。其横坐标是频率，纵坐标是信号的幅度。信号的时域分析十分好理解，那为什么要把信号放在频域中分析呢，频域分析又能做什么呢。信号不仅只与时间有关，还和频率、相位等有关。对信号进行时域分析时，两个信号的时域参数可能出现相同的情况，但并不能说明两个信号完全相同。信号在频域内，可以看出信号包含的能量在不同频率下的分布情况，也可以对信号的滤波等提供帮
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2023-12-14 19:12:00
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一维信号如何转化为图像？深度学习如何学习1.当然，直接1d卷积也是可以的。 2. 以信号强度的数值作为纵坐标，以时间为横坐标绘制信号点就可以了。直接把多通道的一维信号合并成二维图像，然后直接按图像卷积的方法去做~~ 222*5000这样一个图 ~可以看看语音处理的相关Net，其中比较推荐的是用 dilated conv 来做按语音识别的套路，先搞时频图。我觉得一维信号预处理有点麻烦，假如待识别信号
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2023-09-04 11:47:02
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# 从频域信号到时域信号的转化
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何将 Python 中的频域信号转化为时域信号。这是一个很有用的技能，尤其对于信号处理领域的工程师来说。首先，让我们看一下整个流程，然后逐步展开每一个步骤。
## 流程图
```mermaid
journey
title 信号转换流程
section 准备工作
section FFT变换
s
原创
2024-06-15 04:49:30
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# Python 将时域曲线转化为频域曲线
在信号处理、音频分析及其他工程领域中，将时域信号转换为频域信号是很常见的需求。频域信号提供了关于信号频率成分的详细信息，这对于滤波、信号分析等任务至关重要。本文将介绍如何使用Python实现时域信号向频域信号的转换，并通过可视化的方式展示结果。
## 什么是时域和频域？
在时域中，信号随着时间的变化而变化。具体而言，时域表示的是信号在不同时间点上的
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(电压mV,可转为声压dB),也就是通常说的频谱图。 下面是图文讲解：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
FT DFT FFT傅里叶变换离散傅里叶变换快速傅里叶变换傅里叶变换FT#。 要学习FFT(快速傅里叶变换)，首先我们要了解傅里叶变换，所谓傅里叶变换就是将一个时域信号转化为频域信号 -> 时域信号，是我们最常见的信号，就是随时间变化的信号，如下图 ，，，，，，，，，，图1-1，，，，，，，，，，-> 频域信号， 自变量是频率，即横轴是频率，纵轴是该频率信号的幅度，如下图 ，，，，，，
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2023-12-25 15:03:36
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频域分析1、时域到频域的转化时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。是我们正常生活中使用的一种描述信号的基本方式，而频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，是基于数字信号特性产生的一种新的定义方式。简单来说频域是时域信号在频率方面的特别体现.时域到频域的转化有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，其本质上都是将信号在已知空间的基
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2023-09-22 20:31:58
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1、什么是频域空间？ 时域与频域 在图像处理中，时域可以理解为空间域，处理对象为图像平面本身；频域就是频率域，是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系；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；2、常用的基本概念 滤波 时域滤波这类方法直接对图像的像素进行卷积处理；频域滤波是变换域滤波的一种它是指将图像进
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2023-12-15 13:35:25
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学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。...
学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。理解时域、频域、FFT
傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅
傅里叶变换是一种函数在空间域和频率的变换，从空间域到频率域的变换是傅里叶变换，而从频率域到空间域的转换叫做傅里叶的反变换时域和频域：1、频域是指对函数或信号进行分析时，分析其和频率有关的部分，而不是和时间有关的部分，和时域相对2、时域是描述数学函数或者物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表示信号随时间的变化，在研究时域的信号时，常用示波器将信号转换为其时域的波形3、两者之间的关系时域（
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2024-01-16 16:54:10
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1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
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2024-02-17 08:28:48
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特征函数（Eigenfunction of LTI）之前谈到了线性时不变系统，现在我们在深入研究一下它。我们知道，对于线性时不变系统而言，其输出信号完全由输入信号和系统对单位脉冲的反应决定。那么我们现在来考虑这样一种情况，如果一个系统对输入进行了某种运算，我们发现输出是输入的线性变换，那么我们就得到了其特征函数和特征值。对于线性时不变系统而言，这意味着：
经过一系列计算我们可以得到
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2024-09-20 19:39:39
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这篇博文撰写较早、内容简单、敬请理解时域是信号在时间轴随时间变化的总体概括。频域是把时域波形的表达式做傅立叶等变化得到复频域的表达式，所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。示波器用来看时域内容，频普仪用来看频域内容。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。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-frequen
两张张图让你明白时域， 频域和傅里叶变换 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 &nbs
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2024-01-29 12:09:32
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