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频域分析的应用,matlab频域分析

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高分讨论:如何正确理解频域-1/？理论上，时域中的分析和其他域中的/都包含相同的信息量 ， 但是频域 分析但是一些关注的量更直观 。请问信号处理中为什么用频域 分析？傅立叶变换是频域 分析的原因方法:当线性过程对象受到控制动作时序的影响时，傅立叶变换和伯德图可以一起用来预测反应 。

1、高分大讨论:如何正确理解对 频域的 分析?如何透彻理解傅里叶变换?恐怕你不太懂傅立叶变换 。傅立叶变换的本质是将一个信号分离成无限多个正弦/复指数信号的相加 。也就是说，既然是无限多个信号的相加，那么对于非周期信号来说，每个信号的权重应该是零但是密度是有差别的 。你可以对比概率论中的概率密度来认为落到每一点的概率都是无穷?。?但这些无穷小是不一样的 。因此，傅里叶变换后，横坐标是分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度 。对于周期信号，由于可以提取某些频率的正弦波分量，所以它们的权重不为零，在幅度谱上是无穷的，但这些无穷小是明显不同的 。因此，我们用脉冲函数来表示 。我们已经说过，傅立叶变换就是用正弦信号来表示各种形式的信号 。因此，如果对非正弦信号进行傅里叶变换 ， 与原始信号频率不同的分量将是原始信号频率的整数倍 。

2、为什么说傅里叶变换是 频域 分析方法?【频域分析的应用,matlab频域分析】傅里叶变换是频域 -1的原因/方法:当线性过程对象受到控制动作时序的影响时，傅里叶变换和伯德图可以一起用来预测反应 。利用傅里叶变换的数学方法，提供给过程对象的控制函数在理论上被分解成不同的正弦波信号分量或频谱 。伯德图可以用来判断每个正弦波信号经过过程对象时发生了什么变化 。换句话说 ， 正弦波在每个频率下的振幅和相位的变化可以在图上找到 。

该算法利用直接测量的原始信号计算不同正弦波信号的频率、幅值和相位 。频域结构参数与性能信号频谱代表不同频率下信号分量的大小 ， 能提供比时域信号波形更直观、更丰富的信息 。在频域中研究了系统的结构参数与性能的关系，揭示了信号的内在频率特性以及信号的时间特性与其频率特性之间的密切关系，从而导出了信号频谱、带宽、滤波、调制和频分复用等重要概念 。

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