时域的sint在频域

”按时间顺序排列“,意思是信号是按时间分段的,不同时段的频率不一样?如果是这样的话,可以用短时傅里叶变换.把原信号分段加窗做频谱.再问：嗯是的。我希望是横左边是时间。纵坐标是频率。。通过短时傅里叶之后

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.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.对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但

加这两句就可以分析频率分量X=fft(xn);plot(n,abs(X))但是结果估计不是你所期望的.原因是pi/5pi/210*pi/9是数字频率,尤其是最后一个出现大于pi的情况,肯定是采样频率不

因为有些运算在频域计算更容易实现,比如卷积,而卷积又是信号滤波、相关运算的基础.特别是当FFT出现后,通过将时域信号变换到频域可以大大的减少运算量.个人感觉有些信号在频域看更直观,幅频和相频特性结合起

采样频率越高,时域波形的细节变化越明显,分析频率的上限越高,反之亦然.

时域Domainoftime是指信号随时间的变化过程.波形Waveform显示信号的时域特征,包括采样时间、每个采样点值和峰－峰值等.频域Domainoffrequency是指信号在频谱上的分布和变化

很多信号都是合成信号,根据傅立叶定理分解成为多个正弦谐波函数的和,频域分析可以直观的得到各谐波增益的大小,这在滤波器设计时非常有用,可以判断滤波器参数设置是否合适.

经过FFT变换后横坐标是频率的话纵坐标的物理量应该是强度magnitude（dB)代表量级（分贝）Phase（degrees)代表相（阶）再问：��л�ظ�����FFT�������ǿ�ȵĵ�λ��

有限时域=信号×1个矩形波频域为两者频谱的卷积,矩形波频谱是sa()这个函数,从负无穷到+无穷,所以频域函数无限长

恩是的,通过傅里叶变换和反变换来实现时域与频域之间的转换.

如果完全实现自动化,需要计算机图像识别的知识,建立起模型匹配数据库.如果是自己对某个系统实验验证而已.哪么最简便的方法是比较MATLAB和实际系统的时域波形就可以了.稍微麻烦一点方法的就是,从图中判读

时域连续决定频域离散,时域离散决定频域连续,时域是周期函数则频域也是周期函数.

熟练掌握MATLAB工具软件在工程设计中的使用；②熟练掌握频域采样定理在数字信号时域离散化导致频域周期化实信号抽样后,就离散化了,和fourier级数有关

信号在时域里分析与时间t有关系,当利用傅里叶变换转换到频域分析时一般以复数形式分析,此时要考虑的是信号的大小和相位,时域里的不同时间对应的信号,在频域里的相位是不同的.再问：相位是怎么体现的？

最刚开始接触的是通过拉普拉斯变换,它把一个自变量是t（时间）的微分方程,转换成了自变量是s(频率)的传递函数.拉氏变换神奇的地方在于,通过变换后,自变量竟然变了.建议你先从一阶线性齐次微分方程开始看,

当然一样啦.著名的帕赛瓦定理就是说的这个.

时域连续,频域必然是离散的；时域离散,频域必然是连续的；时域离散,频域必然是周期的.

时域：分析信号、系统的各种响应随时间的变化规律,研究信号、响应分解成简单信号的线性组合.频域：分析信号、系统的频谱,即频谱分析,借此达到相应的实际应用

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.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

详细见http://hi.baidu.com/522597089/album/item/185052011b35da7d4afb51d4.html#