信号处理及分析

频域分析

1、时域到频域的转化

时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。是我们正常生活中使用的一种描述信号的基本方式，而频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，是基于数字信号特性产生的一种新的定义方式。

简单来说频域是时域信号在频率方面的特别体现.

时域到频域的转化有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，其本质上都是将信号在已知空间的基空间做投影，唯一的区别只是选区的基有所不同。本文主要关注傅里叶变换。

傅里叶变换其中心思想为：任一连续信号都可看为无穷多个连续周期信号之和。其中${\omega }_0$为此连续信号频率，则无穷多个连续周期信号频率分别为${\omega }_0$、$2{\omega }_0$、$3{\omega }_0$、$4{\omega }_0$、$5{\omega }_0$…

可将其无穷多个连续周期信号之和做一系列变幻得到频域信号，傅里叶变换如下：

$$F(\omega )={\int }_{-\infty }^{\infty }f(t)e^{-j\omega t}dt={\int }_{-\infty }^{\infty }\frac{f(t)}{e^{j\omega t}}dt$$
其中$\omega$取${\omega }_0$、$2{\omega }_0$、$3{\omega }_0$、$4{\omega }_0$、$5{\omega }_0$…

这是其由时域向频域的转换。

具体有关傅里叶变换的解释可参考傅里叶变换

2、频域分析

我们在对音频信号进行分析时，主要是频域分析，一般包括低频与高频。产品不同对音频的要求也不同，对音频频谱要求越高、划分越细致，对处理器的负荷越大，对数据处理要去更为严格。

如上图所示，其为一段音频数据，主要表示为在各个时间段音频数据各频率的占比。音频数据处理时，一般会根据高低频（主要看产品要求）进行不同的处理，这里一般会用到滤波器，对其进行分频后，进行不同的处理（加强、消弱等）。
其主要操作一般为分频—>处理—>综合

对于音质要求较高的音箱而言，其会有低音和高音喇叭，这时的高低频分频后不再综合。

下面我们会讲滤波器的一些原理及应用。

to be continue！

最后

以上就是默默芹菜为你收集整理的信号处理及分析的全部内容，希望文章能够帮你解决信号处理及分析所遇到的程序开发问题。

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