时域的卷积等于频域

”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

f(t)×f(t)的频谱是卷积,频域变宽2倍,最高频率=200,采样频率最小=400Hzf(2t)频谱展宽2倍,但f(t)*f(2t)频谱为相乘,故最高频率仍是100,采样频率最小=200Hz卷积结果

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��

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.

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,

f(t)*f(2t)中间的符号是卷积?令f(t)的傅里叶变换为F(f),再令f(2t)=x(t),相当于对f(t)在时域上压缩一半,则有X(f)=1/2*F(f/2),即在频域上扩展一倍,X(f)的带

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

线性卷积就是多项式系数乘法：设a的长度是M,b的长度是N,则a卷积b的长度是M+N-1,运算参见多项式乘法.“L点的圆周卷积”就是把先做线性卷积,再把结果的前L点保留不动,后面的点截下来,加到结果的头

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