时域和频域的区别和联系是什么?
一、时域和频域的区别：时域和频域性质不同时域是控制系统在一定的输入下，根据输出量的时域表达式，分析系统的稳定性、瞬态和稳态性能。频域是研究控制系统的一种工程方法。控制系统中的信号可以表示为不同频率的正弦信号的合成。描述控制系统在不同频率的正弦函数作用时的稳态输出和输入信号之间关系的数学模型称为频率特性，反映了正弦信号作用下系统响应的性能。时域和频域原理特点不同时域是在初值为零时，一般都利用传递函数进行研究，用传递函数间接的评价系统的性能指标。频域是应用频率特性研究线性系统的一种图解方法。频率特性和传递函数一样，可以用来表示线性系统或环节的动态特性。建立在频率特性基础上的分析控制系统的频域法弥补了时域分析法中的不足，因而获得了广泛的应用。二、时域和频域的联系：时域是以时间轴为坐标表示动态信号的关系，频域是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。目前，信号分析时域和频域发互相联系，缺一不可，相辅相成的。时域和频域的介绍：时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时，通常在时域中进行分析，因为产品的性能最终就是在时域中测量的。频域尤其在射频和通信系统中运用较多，在高速数字应用中也会遇到频域。频域最重要的性质是：它不是真实的，而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域，而频域是一个遵循特定规则的数学范畴，频域也被一些学者称为上帝视角。以上内容介绍：百度百科-时域 百度百科-频域
时域和频域的区别和联系是什么?
区别：时域即时间域，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。这和我们平时所讨论的函数概念类似。频域即频率域，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。频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式，所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。联系：对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。比如具有相同函数结构的两个信号可能并不相同，因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。很简单时域分析的函数是参数是t，也就是y=f(t)，频域分析时，参数是w，也就是y=F(w)两者之间可以互相转化。时域函数通过傅立叶或者拉普拉斯变换就变成了频域函数。信号通过系统，在时域中表现为卷积，而在频域中表现为相乘。注意：无论是傅立叶变换还是小波变换，其实质都是一样的，既：将信号在时间域和频率域之间相互转换，从看似复杂的数据中找出一些直观的信息，再对它进行分析。由于信号往往在频域比有在时域更加简单和直观的特性，所以，大部分信号分析的工作是在频域中进行的。音乐其实就是时/频分析的一个极好例子，乐谱就是音乐在频域的信号分布，而音乐就是将乐谱变换到时域之后的函数。从音乐到乐谱，是一次傅立叶或小波变换；从乐谱到音乐，就是一次傅立叶或小波逆变换。
时域和频域的区别和联系是什么？
一、时域和频域的区别时域即时间域，自变量是时间，即横轴是时间，纵轴是信号的变化。其动态信号是描述信号在不同时刻取值的函数。频域即频率域，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。一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。二、时域和频域的联系时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。频域分析法的优势1、频率特性虽然是一种稳态特性，但它不仅仅反映系统的稳态性能，还可以用来研究系统的稳定性和瞬态性能，而且不必解出特征方程的根。2、频率特性与二阶系统的过渡过程性能指标有着确定的对应关系，从而可以较方便地分析系统中参量对系统瞬态响应的影响。3、线性系统的频率特性可以非常容易地由解析法得到。
时域是什么
问题一：时域表示是什么 5分 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供的变化。
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。
问题二：什么叫时域和频域？ 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，但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。 动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。
问题三：什么是时域分析? 指控制系统在一定的输入下，根据输出量的时域表达式，分系统的稳定性、瞬态和稳态性能。由于时域分析是直接在时间域中对系统进行分析的方法，所以时域分析具有直观和准确的优点。系统输出量的时域表示可由微分方程得到，也可由传递函数得到。在初值为零时，一般都利用传递函数进行研究，用传递函数间接的评价系统的性能指标。具体是根据闭环系统传递函数的极点和零点来分析系统的性能。此时也称为复频域分析。线性微分方程的解时域分析以线性定常微分方程的解来讨论系统的特性和性能指标。设微分方程如下：式中，x(t)为输入信号，y(t)为输出信号。我们知道，微分方程的解可表示为：，其中，为对应的齐次方程的通解，只与微分方程（系统本身的特性或系统的特征方程的根）有关。对于稳定的系统，当时间趋于无穷大时，通解趋于零。所以根据通解或特征方程的根可以分析系统的稳定性。为特解，与微分方程和输入有关。一般来说，当时间趋于无穷大时特解趋于一个稳态的函数。综上所述，对于稳定的系统，对于一个有界的输入，当时间趋于无穷大时，微分方程的全解将趋于一个稳态的函数，使系统达到一个新的平衡状态。工程上称为进入稳态过程。系统达到稳态过程之前的过程称为瞬态过程。瞬态分析是分析瞬态过程中输出响应的各种运动特性。理论上说，只有当时间趋于无穷大时，才进入稳态过程，但这在工程上显然是无法进行的。在工程上只讨论输入作用加入一段时间里的瞬态过程，在这段时间里，反映了主要的瞬态性能指标。
问题四：什么是时域特性 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。。在自动控制理论中，时域分析法是至直接从微分方程或间接从传递户数出发进行分析。至于时域特性就是信号随着时间的流逝而发生的变化。从时域特性中可以直接明了的看出系统是否稳定。
问题五：什么是频域，什么是时域 简单说，时域就是横坐标是时间为自变量，频域则是频率为横坐标的自变量；比如，信号，信号是一种电信号，也可以看做是随时间变化一种函数，信号的时域分析就是对信号电压值（或其他电学参数）随时间变化的分析；频域分析则是，将信号通过傅里叶变换后，映射成频率为自变量的函数。
问题六：时域与频域是什么意思 分析信号用的坐标系。没什么神秘的。 时域是随时间变化的域，频域是随频率变化的域。 相当于直角坐标系和极坐标系。
问题七：什么是信号的时域描述?有什么特点? 【问题解答】 1.信号的时域分析。是指直接在时间域内对系统动态过程进行研究的方法。 详细介绍baike.baidu/view/2122198 2.信号频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。 详细介绍wenku.baidu/...6 3.信号的时域分析和频域分析方法： 时域与频域变换用傅里叶变换或拉普拉斯变换 常用的分析方法为：画伯德图（波特图），根据波特图可以知道信号幅值的变化和相位的延迟，例如在某个频率范围内，信号幅值特性曲线的斜率为-20dB/十倍频，说明信号频率每增加已被，幅值-3dB。这个分析方法是针对频域的，时域分析通过微分方程（结合初始条件）来分析，直接以时间为横坐标作图啊，或者，找出过振荡、振荡及临界状态，一般都转换成频域来分析。
问题八：时域与频域的区别 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。
baike.baidu/view/5常7352
频域frequency domain 是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。对任何一个事物的描述都需要从多个方面进行，每一方面的描述仅为我们认识这个事物提供部分的信息。例如，眼前有一辆汽车，我可以这样描述它方面1：颜色，长度，高度。方面2：排量，品牌，价格。而对于一个信号来说，它也有很多方面的特性。如信号强度随时间的变化规律（时域特性），信号是由哪些单一频率的信号合成的（频域特性）
baike.baidu/view/628441
问题九：时域和空域和频域都是什么意思/ 时域：时间域
频域：频率域
空域：空间域
好像和饥说一样，举个例子
g *** 900系统的工作频段为890MHZ到960MHZ，这个就是频率域，g *** 手机再通信的时候，都工作再这个频率之上。再890MHZ到960MHZ之间，又划分成124个频点，说白了就是等分切了124份，每个g *** 用户再通信的时候，都工作再一份上。这就是所谓的用频率区分用户。频分多址。频率域
但是g *** 用户多啊，124个频率区分怎么可能够用呢，于是再一个频率上再按照时间来区分用户，8个用户都工作再一份频率上，用时间区分，a先说，然后闭嘴，b再说，依次循环，8个一组。这就是所说的用时间区分用户，时分多址，这是时域的概念
最后，再地理空间上，划分出很多很多个小的空间，每个空间建设一座基站，划分出扇区。用户都接到相应的扇区里去通信，也就是所说的扇区的覆盖范围，这个就是空间概念了，也可以理解成，用不同的空间，区分了不同空间下得用户，这就是空域。当然，用波束来区分，也可以叫空域。
希望能够对你有帮助
问题十：什么是时域响应和频域响应 5分 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，但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。
动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。
时域和频域的区别和联系是什么?
区别1、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。2、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。联系时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。相关信息：上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关，通常有两种定义。一种是10-90上升时间，指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常是一种默认的表达方式，可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间，这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。
信号的时域特征
信号的时域特征主要指信号在时间轴上的特征。时域特征包括信号的幅度、频率、相位等。幅度是指信号在时间域上的振幅大小，可以用来描述信号的强度；频率是指信号周期性变化的次数，可以用来描述信号的周期性特征；相位是指信号的波形在时间轴上的位置，可以用来描述信号在时间上的相对位置。此外，还有信号的周期、半周期、周期时间等时域特征也非常重要。这些时域特征可以用来分析和描述信号的特点，有助于我们更好地理解和应用信号。
傅里叶变换的频域形式有哪些？
在频域中是离散形式。傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。相关定义1、傅里叶变换属于谐波分析。2、傅里叶变换的逆变换容易求出，而且形式与正变换非常类似。3、正弦基函数是微分运算的本征函数，从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内，频率是个不变的性质，从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取。4、卷积定理指出：傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算，从而提供了计算卷积的一种简单手段。以上内容参考：百度百科—傅里叶变换
为什么说傅里叶变换是频域分析方法？
傅里叶变换是频域分析方法的原因：傅立叶变换和Bode图可以结合在一起使用，用以预测当线性过程对象受到控制作用的时序影响时产生的反应。利用傅立叶变换这一数学方法，把提供给过程对象的控制作用，从理论上分解为不同的正弦波的信号组成或者频谱。利用Bode图可以判断出，每种正弦波信号在经由过程对象时发生了那些变化。换言之，在该图上可以找到正弦波在每种频率下的振幅和相位的改变。 反之，利用反傅立叶变换这一方法，又可以将每个单独改变的正弦波信号转换成一个信号。该算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算不同正弦波信号的频率、振幅和相位。频域结构参数与性能信号频谱代表了信号在不同频率分量成分的大小，能够提供比时域信号波形更直观，丰富的信息。在频率域研究系统的结构参数与性能的关系，揭示了信号内在的频率特性以及信号时间特性与其频率特性之间的密切关系，从而导出了信号的频谱、带宽以及滤波、调制和频分复用等重要概念。优点是无需求解微分方程，图解（频率特性图）法，间接揭示系统性能并指明改进性能的方向和易于实验分析，可推广应用于某些非线性系统（如含有延迟环节的系统）以及可方便设计出能有效抑制噪声的系统。
时域、频域采样定理
时域采样定理 ： 描述时域离散信号和模拟信号的关系； 采样频率要大于模拟信号最高频率的两倍，否则会在频域产生混叠现象。 即要求： 频域采样定理 ： 在单位圆上的 点等间隔采样 的 点 IDFT 是原序列 以 为周期的周期延拓序列的主值序列。 如果序列 的长度为 ，则只有当频域采样点数 ，才有下式成立： 即可由频域采样 恢复原序列 ，否则产生时域混叠现象。 用DFT对连续信号进行谱分析 : 其中 是模拟信号截断的长度； 是采样点数； 为采样频率； 是频谱的采样间隔，称之为 频率分辨率 。 通过对连续信号进行采样并进行DFT再乘以 （采样间隔 ），近似得到模拟信号频谱的周期延拓函数在第一个周期 上的 点等间隔采样。显然，采样间隔 越小，离散谱越接近实际的连续谱。 ，所以： 。增加观察时间 可以提高频率分辨率。 由于 看不到 全部频谱特征，而是只看到 个离散采样点的谱线，这就是 栅栏效应 。 当 持续时间无限长，要对其进行截断处理，所以会产生所谓的截断效应，从而谱分析会产生误差。 栅栏效应 ： 点DFT是在频率区间 上对时域离散信号的频谱进行 点等间隔采样，在采样点之间的频谱是看不到的，就好比在个栅栏缝隙中观看信号的频谱情况，可能会漏掉大的频谱分量。可以加大模拟信号的截断长度，增加频率分辨率来减少这种效应。可以在原序列后添0，在进行DFT。 截断效应 ：实际中的序列 看无限长，想要使用DFT对其进行谱分析，对信号进行截断后，会有以下两种影响： （1）泄露：离散谱线会展宽，频谱模糊，分辨率降低。（主瓣） （2）谱间干扰：主谱线两边会出现很多旁瓣，引起不同频率分量的干扰。（旁瓣） 可以通过增加窗函数长度 使泄露减小，增加频率分辨率，但旁瓣不会改变； 通过改变窗函数形状进行缓慢截断，减小谱间干扰。二者往往矛盾存在。
时域采样定理的内容
时域采样定理的内容：时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。频带为F的连续信号f（t）可用一系列离散的采样值f（t1），f（t1±Δt），f（t1±2Δt）来表示，只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/（2F），便可根据各采样值完全恢复原来的信号f（t）。这是时域采样定理的一种表述方式。
误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。实际上，它是一个理想的概念。因为只有“当某量被完善地确定并能排除所有测量上的缺陷时，通过测量所得到的量值”才是量的真值。
