1楼：匿名用户
经过傅里叶变换，时域波形信号变成离散的频率幅值，即频域。
为什么傅立叶变换就将信号从时域变到频域了？什么原理啊？ 10
2楼：匿名用户
时域信号电压称 “物函数”，其单位为
伏特(v)；频域信号函数称为 “像函数”，单位是伏特/赫兹(v/hz)，或者伏特·秒(v·s)，即单位频率所具有的电压幅度。物函数是一个集合，像函数是另一个集合，它们之间存在1-1对应的映射关系。在傅里叶积分变换之后，信号电压f(t)的自变量时间t被自变量角频率ω所取代，而函数f(t)被函数f(ω)取代，显然由时域变换到频域。
3楼：理事真
不是时域信号变成了频域信号，而是你从时域信号的表达式得出了频域信号表达式中的系数表。
4楼：李杨
首先提问者要明确一个思想，一个周期的非正弦信号可以由一系列的正弦信号表示（当然能表示的前提是满足狄利克里条件） ，还有一个题外话其实高数中有最先谈到这个思想，就是令人头疼却解题方便的 泰勒公式，泰勒认为任何一个函数都可以成一系列幂函数。好了接着刚刚的说，这里的一系列正弦函数正是傅里叶级数。这也就默认了，周期函数用傅里叶级数。
接下来谈谈周期函数与非周期函数的区别，当一个周期函数的周期t趋向无穷大时，两个周期的间隔趋向于无穷大，此时周期函数就变成了非周期函数。
接下来讲讲为啥非周期函数用傅里叶变换。在信号与系统的学习中，学习过指数形式的傅里叶级数，下图一第一行频谱表达式，第二行是其的变形。当t1趋向无穷大时，二式右边积分上下限分别变成正负无穷大，w1趋向无穷小，（由信号与系统对于周期函数频谱的分析，t变大，谱线间隔变小，t趋于无穷大时，离散谱也就变成连续谱）那么此时离散频率nw1就变成连续频率w，那么图一二式右边变成图二形式，左边根据变形，t=2pi/w,可以通过量纲得知其表示单位频率上的频谱值，即频谱密度，这就推导出了傅里叶变换，所以一般来说非周期函数进行傅里叶变换
为什么要将时域信号变换到频域?
5楼：土著居民
我们知道，在实际生活中任何事情从不同的角度看得到的结果就不同，好的可以变成坏的，坏的可以变好，多的变少，少的变多等等。就如一串整齐排列的骨牌，要从中拿出一个，若从正面看的话，只能看到第一个，不容易从中找出来，而如果从侧面看的话，就很容易找出来。对于信号的分析来说也是一样的，从时域看，几个信号是叠加在一起的，不好分离出需要的信号，就好比从正面看骨牌。
而从频域来看，我们会发现，几个信号就是分开的，很容易把需要的信号分离出来，就好比从侧面看骨牌。这就是从不同的角度来看待事物有不同的结果。可能对于信号来说还有其他不同的域，即不同的角度，只是我们还没有发现罢了。
6楼：匿名用户
数字通信中,要将模拟信号采样后进行传输.这样在时域看,即时采样周期再密集也无法唯一的还原出原始信号.也就是时域上信号的信息量有损失.
然而在频域上看,经过采样的信号为原始信号在频域上的搬移及累加.若采样方式满足抽样定理,即采样频率为原始信号最高频率的二倍(过采样),就可以通过低通滤波器获得原始信号的基带频域相应.再利用傅立叶逆变化获得原始信号.
由此可见一个采样后信息量有损失的信号可以通过傅立叶变化,低通滤波器滤波整形,傅立叶逆变化这样的方式完整的恢复.这就是时频变化的作用.
个人是初学乍到,最多只能算略懂皮毛.若有失误还请多多包涵!希望对你有帮助~
为什么一个信号在时域平移 它的频域 就是它的傅里叶变换 会改变啊
7楼：沃野之夏
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。
8楼：匿名用户
从信号的角度来说：
一个信号在时域其实可以通过不同级数的正弦信号叠加而成。转换在频域的角度来说（通过傅里叶变换），可以提出出不同的频域分量，包含两部分（幅值，相位）。信号在时域仅仅发生了平移，那么构成它的分量是没有变化的，即频域的幅值没有变化，相位产生了平移。
从数学的角度来，你可以多看看书。特别注意频谱中，幅值和相位分别是怎么计算来得，弄明白这个，你的问题就全明白了。书中的推导过程比较详细，这里不赘述了。
什么是频域？什么是时域？傅里叶变换是什么意思？我知道傅里叶级数的概念。
9楼：匿名用户
时域 domain of time 是指信号随时间的变化过程。
波形 wave form 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 domain of frequency 是指信号在频谱上的分布和变化过程。
频谱 spectrum plot 频谱显示信号的频域（频率）特征，包括采样时间、通频、一倍频及其谐波的幅值等。
傅里叶变换 fourier transform 将原来难以处理的时域信号（波形）转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）
为什么在信号与系统中的时域与频域变换中，有限时域经过傅里叶变换就可以变为无限频域
10楼：匿名用户
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
11楼：小小小鱼
你可以从这个角度考虑，f=1/t。
时域脉冲宽度t，傅里叶变换后的频域结果是怎样的
12楼：匿名用户
时域和频域只是指分析
信号的方法，而不是说某个信号有时域信号和频域信号之分 。
一个信号即可以时域信号，也可以频域信号，根据需求做换算，傅里叶变换什么的。
例子：一个持续的基本信号 cos（wt），频域上是一个竖线（频率固定），时域上无限。
一个冲击信号，时域上无限小（=0），频域无限（指分布在频域的各个频段上），所以脉冲干扰影响大。
单帧静止图像信号只是指你看到的，实际信号一直有的，如果没有，你就什么都看不到。
亮度和颜色难道不用电信号或者磁信号传输？不用调制？
傅里叶分析的用途是什么？傅里叶变换是将时域变为频域，频域变为时域，为什么要这样，这样的目的是什么？
13楼：游侠
傅里叶分析主要研究函数的傅里叶变换及其性质。又称调和分析。在经历了近2个世纪的发展之后，研究领域已从直线群、圆周群扩展到一般的抽象群。
傅里叶分析作为数学的一个分支，无论在概念或方法上都广泛地影响着数学其它分支的发展。数学中很多重要思想的形成，都与傅里叶分析的发展过程密切相关。
局部紧致阿贝尔群上的调和分析以庞特里亚金对偶性为基石，现已有完整的理论。对于一般的局部紧拓扑群，调和分析的课题是分类其酉表示。主要对象是李群与p-**。
扩展资料
分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。
一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。且只有正弦曲线才拥有这样的性质。
14楼：春素小皙化妆品
傅里叶分析研究并扩展傅里叶级数和傅里叶变换的概念，并在诸多领域得到广泛应用，如信号处理、量子力学、神经科学等。
时域分析与频域分析是对信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系；频域分析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，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。
信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的。
傅里叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
在数学领域，尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类。
扩展资料
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；离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速地算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（fft))。
15楼：
一些物理系统内，各种信号自身的频率是不变的，但是这种固有频率的特征在时间序列或时间域里是很难被特征化的（通俗点就是很难被确定）。但是傅立叶变换可以通过分离系统内不同频率正余弦信号来获取将这种系统内固有的波频或光谱。理论上讲，就是以正余弦基函数作为微分运算的特征函数，将时间上的线性微分方程的解转化为这些特征函数的线性组合，再从这个线性组合中系数非零的特征函数了解这个系统的信号组成。
我只是从数学和物理的角度解释了一下，对信号处理和通信中更深层次的应用不是太了解。但是原理是源于数学的。
为什么要把信号从时域变换到频域分析？？
16楼：anyway中国
1、时域可以直观的观测到
信号的形状，但是，不能用有限的参数对信号进行准确的描述。
17楼：匿名用户
对于时域很多信号需要观测很短时间或者很长时间
但是转换到频域很容易观测到和进行计算