
[计] 频域;[电子][通信] 频率范围
Full spectrum analysis is emphasized in frequency domain analysis.
在频域方面,重点介绍了全谱分析方法。
Firstly, industrial robot was analyzed in the time and frequency domain.
首先是工业机器人的时间域和频率域分析。
So, the filters in frequency domain have attracted more and more attention.
因此,在频率域滤波的方法越来越引起关注。
The frequency domain, the holograph and related concepts have all been used.
频率域、全息及有关的概念都已采用。
The transmitting boundary in time domain has been applied to frequency domain.
本文将时域透射边界应用于频域。
|frequency range;[计][自]频域;[电子][通信]频率范围
频率域(Frequency Domain) 是信号处理、电子工程和物理学中的核心概念,指通过频率分量(如正弦波的幅度和相位)来描述信号特性的分析视角。与时域(信号随时间变化的描述)相对应,频率域揭示了信号的能量或信息在不同频率上的分布规律。
频率域分析的核心工具是傅里叶变换(Fourier Transform),它将时域信号 $x(t)$ 转换为频域表示 $X(f)$: $$ X(f) = int{-infty}^{infty} x(t) e^{-j2pi ft}dt $$ 其中 $f$ 为频率变量,$j$ 是虚数单位。该公式表明,任何时域信号均可分解为不同频率的正弦/余弦波叠加(来源:IEEE Signal Processing Society)。离散信号则通过离散傅里叶变换(DFT) 处理: $$ X[k] = sum{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j2pi kn/N} $$ (来源:MIT OpenCourseWare, EECS 6.003)。
频域分析可直观设计滤波器通带/阻带。例如,低通滤波器直接抑制高频分量(来源:National Instruments)。
噪声常表现为特定频段的高能分量(如50Hz工频干扰),频域处理可精准滤除(来源:Stanford EE264课程讲义)。
调制技术(如OFDM)依赖频域划分子载波,提升频谱利用率(来源:3GPP TS 36.211标准)。
维度 | 时域(Time Domain) | 频域(Frequency Domain) |
---|---|---|
横坐标 | 时间(t) | 频率(f) |
分析目标 | 信号瞬时值变化 | 信号频率成分分布 |
典型工具 | 示波器 | 频谱分析仪 |
适用场景 | 瞬态响应、时序逻辑 | 谐波分析、系统带宽 |
: IEEE Signal Processing Society. Fourier Transform Fundamentals. https://signalprocessingsociety.org/publications-resources
: MIT OpenCourseWare. Discrete-Time Signal Processing. https://ocw.mit.edu/courses/6-003-signals-systems-fall-2011/
: National Instruments. Frequency Domain Filtering. https://www.ni.com/en-us/innovations/white-papers/18/frequency-domain-filtering.html
: Stanford University. EE264: Digital Signal Processing. https://web.stanford.edu/class/ee264/
: 3GPP. Technical Specification 36.211: LTE Physical Channels. https://www.3gpp.org/ftp/Specs/archive/
Frequency domain(频域)是信号处理和数学分析中的一个核心概念,用于描述信号在频率维度上的特性,与时域(time domain)形成互补。以下是详细解释:
频域指通过频率成分来分析和表示信号的方式。它不直接关注信号随时间的变化(如波形),而是关注信号中包含哪些频率分量,以及这些分量的强度(幅值)和相位。例如,一段音乐在时域中是波形起伏,而在频域中可分解为不同频率的音符组合。
总结来说,频域提供了一种从频率角度理解信号的强大工具,广泛应用于工程、物理和计算机科学。若需具体场景的深入分析,可进一步探讨!
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