
[計] 頻域;[電子][通信] 頻率範圍
Full spectrum analysis is emphasized in frequency domain analysis.
在頻域方面,重點介紹了全譜分析方法。
Firstly, industrial robot was analyzed in the time and frequency domain.
首先是工業機器人的時間域和頻率域分析。
So, the filters in frequency domain have attracted more and more attention.
因此,在頻率域濾波的方法越來越引起關注。
The frequency domain, the holograph and related concepts have all been used.
頻率域、全息及有關的概念都已采用。
The transmitting boundary in time domain has been applied to frequency domain.
本文将時域透射邊界應用于頻域。
|frequency range;[計][自]頻域;[電子][通信]頻率範圍
頻率域(Frequency Domain) 是信號處理、電子工程和物理學中的核心概念,指通過頻率分量(如正弦波的幅度和相位)來描述信號特性的分析視角。與時域(信號隨時間變化的描述)相對應,頻率域揭示了信號的能量或信息在不同頻率上的分布規律。
頻率域分析的核心工具是傅裡葉變換(Fourier Transform),它将時域信號 $x(t)$ 轉換為頻域表示 $X(f)$: $$ X(f) = int{-infty}^{infty} x(t) e^{-j2pi ft}dt $$ 其中 $f$ 為頻率變量,$j$ 是虛數單位。該公式表明,任何時域信號均可分解為不同頻率的正弦/餘弦波疊加(來源:IEEE Signal Processing Society)。離散信號則通過離散傅裡葉變換(DFT) 處理: $$ X[k] = sum{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j2pi kn/N} $$ (來源:MIT OpenCourseWare, EECS 6.003)。
頻域分析可直觀設計濾波器通帶/阻帶。例如,低通濾波器直接抑制高頻分量(來源:National Instruments)。
噪聲常表現為特定頻段的高能分量(如50Hz工頻幹擾),頻域處理可精準濾除(來源:Stanford EE264課程講義)。
調制技術(如OFDM)依賴頻域劃分子載波,提升頻譜利用率(來源:3GPP TS 36.211标準)。
維度 | 時域(Time Domain) | 頻域(Frequency Domain) |
---|---|---|
橫坐标 | 時間(t) | 頻率(f) |
分析目标 | 信號瞬時值變化 | 信號頻率成分分布 |
典型工具 | 示波器 | 頻譜分析儀 |
適用場景 | 瞬态響應、時序邏輯 | 諧波分析、系統帶寬 |
: 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(頻域)是信號處理和數學分析中的一個核心概念,用于描述信號在頻率維度上的特性,與時域(time domain)形成互補。以下是詳細解釋:
頻域指通過頻率成分來分析和表示信號的方式。它不直接關注信號隨時間的變化(如波形),而是關注信號中包含哪些頻率分量,以及這些分量的強度(幅值)和相位。例如,一段音樂在時域中是波形起伏,而在頻域中可分解為不同頻率的音符組合。
總結來說,頻域提供了一種從頻率角度理解信號的強大工具,廣泛應用于工程、物理和計算機科學。若需具體場景的深入分析,可進一步探讨!
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