一、时域频域通俗讲解？
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。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系。
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作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。
二、时域频域信噪比计算？
1、信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10LOG(Ps/Pn)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率。请注意：这是功率比。
2、也可以换算成电压幅值的比率关系： 20LOG(Vs/Vn)，Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。请注意：这是电压比。
3、信噪比通常不是直接进行测量的，而是计算出来的。通常的方法是：给放大器一个标准信号，调整放大器的放大倍数使其达到最大不失真输出功率或幅度（厂家调试失真的范围由规定的标准决定，我们自己调试凭听觉经验确定），用万能表测记下此时放大器的输出电压Vs，然后撤除输入信号，测量此时出现在输出端的噪声电压，记为Vn，再根20LOG(Vs/Vn)就可以计算出信噪比了。
三、时域特征和频域特征？
常用的音频帧特征分为三类：时域特征、频域特征和声学感知特征。
时域特征：时域特征也是信号的统计特征，特征提取使用概率统计的方法，常见时域特征包括：均值、方差、均方根、偏度、峰度等；
频域特征：频域特征一般指利用快速傅里叶变化，通过频谱分析得到的信号特征。
四、时域与频域的区别？
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。
五、xn是时域还是频域？
1、时域是指时间域，频域是指频率域。
2、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。
3、频域（频率内域）——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。
xn是时域。
六、时域到频域转换原理？
时域与频域转换的原理方法通常有傅里叶变换法、拉普拉斯变换法和Z变换法三种。
变换域法是通过数学变换将信号与系统的数学模型从时间域变换到频率域、复频域进行求解的方法。
对于正弦波，我们更关注的是它们的频率，因为不同频率的正弦波包含不同的信息。声音（包括噪音、超声波等）也可以分解为正弦信号。但我们人类能听到的声音存在一个频率范围。因此，分解出来的这些正弦波就称为频域信号。
七、时域频域波形图特点？
上下浮动，差异分明，能够体现时间范围。
八、AM信号的时域频域特点？
波形包络包含基带信号信息，频率是载波频率。有直流分量。频谱有边带分量和载波分量。
九、图像时域和频域的区别？
图像时域和频域是指两种不同的描述图像的方法。时域是用时间变量来描述图像，并且会考虑图像各个位置在时间上的变化，即对像素点在时域的信号进行分析；而频域则是使用频率变量来描述图像，它表现出的是图像中各个空间频率分量的特性，即对像素点在空间上进行分析。
具体来说，时域图像由像素在时间上的变化组成，因此其描述方式是基于时间的，是将图像的每个时刻的像素值按照空间位置排列而形成的矩阵。在时域中，可以对图像做出诸如平滑、锐化、边缘检测等处理。
而频域图像则表达了不同空间频率分量的特性，可以通过傅里叶变换等数学方法将时域图像转换到频域，得到各个频率分量的振幅和相位信息。频域的一些处理方式包括高通滤波、低通滤波、噪声去除等，这些处理方法基于频率分量而实现。
在实际应用中，时域和频域都有其应用领域。时域图像处理能够描述物体在时间轴上的运动特性，可在视频、运动目标跟踪等领域中采用；频域图像处理则可以提取物体形状和在空间上的分布，适用于医疗图像分析、图像压缩等领域。
十、时域信号是频域信号的？
时域和频域是信号的不同表示方式，频域是时域在另一维度的映射
以上不易理解，下面开始：
时域信号就是人类直观的按时间顺序表示信号在某一刻的状态
下面介绍信号的合成：
假如说有两个相同的正弦信号（包含相位），把他们叠加在一起，结果还是一个正弦信号，只是振幅加倍，这种叠加，人类直觉上可以接受，同理，把上千个相同的正弦信号叠加在一起，结果还是一个正弦信号，只是振幅变大，这样人类还是可以理解，直观上也可以接受
如果把这上千个相同正弦信号中的若干个正弦信号的相位和频率随机变化，再叠加在一起后的信号在直观上变得不易描述，那么在信息时代，怎么分解传输这个信号，并由简单的信号发生器再现这个信号呢，正向合成复杂的信号很好理解，那么由一个复杂的信号怎么反向分解成最基础的正弦信号呢
那么神奇的事情来了，傅里叶老爷子诞生了，傅里叶变换就是通过数学的方法反向分解复杂的信号，使之成为一个个简单的正弦信号，那么问题又来了，这么多简单的信号，每个正弦信号都在时域图上画出来也没有什么意义，那么人类只需要记住每个正弦信号的相位和角频率就ok了，那么随时随地我们都可以制造这些简单的信号，把它们在时域上相加，就会再现相同的复杂信号，这时，频域的意义就凸现了，频域就是记录每个简单正弦信号相位和频率的方式
时域频域就是如此，信号不同的表现方式
当然信号的合成也是一个复杂的问题，比如会出现吉布斯现象，傅里叶变换局限很大，以后更复杂的信号还有小波分析，这就是后来的事了，总之，频域 是信号分析领域的基石
