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[[File:时域1.jpg|缩略图|时域[https://dss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=3359084904,1186634060&fm=26&gp=0.jpg 原图链接][https://dss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=3359084904,1186634060&fm=26&gp=0.jpg 图片来源百度网]]]
'''时域'''（Time domain）是描述[[数学]][[函数]]或[[物理]][[信号]]对时间的关系。例如一个信号的时域[[波形]]可以表达信号随着时间的变化。


'''中文名''':[[时域 ]]
[[File:时域2.jpg|缩略图|时域[https://ss1.bdstatic.com/70cFvXSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1506239767,1438852152&fm=26&gp=0.jpg 原图链接][https://ss1.bdstatic.com/70cFvXSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1506239767,1438852152&fm=26&gp=0.jpg 图片来源百度网]]]
'''外文名''':[[Time domain]] 

'''领    域''':[[通信技术]] 


==简述==

时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。

若考虑离散时间，时域中的[[函数]]或[[信号]]，在各个离散时间点的[[数值]]均为已知。若考虑连续时间，则函数或信号在任意时间的数值均为已知。

在研究时域的信号时，常会用[[示波器]]将信号转换为其时域的波形。<ref>[Lee, Y. W.; Cheatham, T. P., Jr.; Wiesner, J. B. (1950). "Application of Correlation Analysis to the Detection of Periodic Signals in Noise". Proceedings of the IRE. 38 (10): 1165–1171. doi:10.1109/JRPROC.1950.233423.]</ref>   

==时域与频域的转换==

在[[电子学]]、[[控制系统]]及[[统计学中]]，[[频域]]（frequency domain）是指在对函数或信号进行分析时，分析其和频率有关部分，而不是和时间有关的部分，和时域一词相对。

函数或信号可以透过一对数学的运算子在时域及频域之间转换。例如[[傅里叶]]变换可以将一个时域信号转换成在不同频率下对应的振幅及相位，其频谱就是时域信号在频域下的表现，而反傅里叶变换可以将频谱再转换回时域的信号。

==时域信号的频谱分析==

以信号为例，信号在时域下的图形可以显示信号如何随着时间变化，而信号在频域下的图形（一般称为频谱）可以显示信号分布在哪些频率及其比例。频域的表示法除了有各个频率下的大小外，也会有各个频率的相位，利用大小及相位的资讯可以将各频率的弦波给予不同的大小及相位，相加以后可以还原成[[原始]]的信号。

在频域的分析中，常会用频谱分析仪来将实际的信号转换为频域下的频谱。

==时域系统的频率特性==

许多物理元件的特性会随着输入[[讯号]]的频率而改变，例如[[电容]]在低频时阻抗变大，高频时阻抗变小，而电感恰好相反，高频时阻抗变大，低频时阻抗变小。一个线性非时变系统的特性也会随频率而变化，因此也有其频域下的特性，频率响应的图形即为其代表。频率响应可以视为是一个系统在输入信号振幅相同、频率不同时，其输出信号振幅的变化，可以看出系统在哪些频率的输出较大。

有些系统的定义就是以频域为主，例如低通滤波器只允许低于一定频率的讯号通过。

==振幅及相位==

不论是进行[[拉普拉斯]]转换、Z转换或是傅立叶变换，其产生的频谱都是一个频率的复变函数，表示一个信号（或是系统的响应）的振幅及其相位。不过在许多的应用中相位的资讯并不重要，若不考虑相位的资讯，都可以将频谱的资讯只以不同频率下的振幅（或是功率密度）来表示。

功率谱密度是一种常应用在许多非周期性也不满足平方可积性（square-integrable）讯号的频域表示法。只要一个讯号是符合广义平稳随机过程的输出，就可以计算其对应的功率谱密度。
[[File:时域3.jpg|缩略图|时域[https://ss1.bdstatic.com/70cFuXSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1452796409,2525694264&fm=15&gp=0.jpg 原图链接][https://ss1.bdstatic.com/70cFuXSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1452796409,2525694264&fm=15&gp=0.jpg 图片来源百度网]]]
==部分频域的例子==

由于一些常见的对于听觉的简化，或是像类似《The Ear as a Frequency Analyzer》标题的影响，一般常会将内耳视为一个将时域讯号转换为频谱的器官，在描述听觉的模型时，频域不是一个十分准确或是可用的描述方式，一个时间-频率或是时间-位置的状态空间会是一较好的描述方式。

==时域转换频域方法==

有许多的转换都是用来分析时域的讯号，而一般都视为频域分析的方法。以下是最常见的几种转换及他们应用的领域：

傅立叶级数–周期性信号、振动系统；

傅立叶变换–非周期信号及暂态；

拉普拉斯转换–[[电子]][[电路]]或控制系统；

小波转换–数字信号处理或是信号压缩；<ref>[Broughton, S.A., and K. Bryan (2008). Discrete Fourier Analysis and Wavelets: Applications to Signal and Image Processing. New York: John Wiley & Sons. p. 72.]</ref> 

Z转换–离散信号、数字信号处理。<ref>[B. Boashash, editor, “Time-Frequency Signal Analysis and Processing – A Comprehensive Reference”, Elsevier Science, Oxford, 2003; ISBN 0080443354]</ref>   

==参照==

短时距傅立叶变换

时频表示法

时频分析

[[小波]]分析

==视频==
==蔡司微课堂《OCT使用宝典》——时域和频域原理==
；{{#iDisplay:a0502ny985c | 560 | 390 | qq }} 

==参考文献==
{{Reflist}}

[[Category:330 物理學總論]]