（2）频域卷积性质：由 卷积特性说明：傅里叶变换可以将时域的卷积运算转换成频域中的乘法运算；也可以将时域的乘法运算转换成频域中的卷积运算。由于时域卷积是求解系统零状态响应的重要手段，因此，时域卷积性质为分析这种响应的频谱提供了方便。

傅立叶变换详细推导的介绍，很不错，值得一看

设计频域滤波器消除噪声 1.选择灰度图像：Lena； 2.对该灰度图像添加高斯噪声； 3.设计高斯低通滤波器以降低噪声：

单载波频域均衡(SC-FDE)是数字通信中克服多径衰落的有效技术。宽带通信系统中应用单载波频域均衡系统设计，实现137.5 MHz 载波下27.5 Mbps 的码元传输速率。同时在系统中添加1/2 码率卷积码与(239,223)里德-所罗门(RS)码的级联信道纠错编码，提高系统的可靠性。完成单载波频域均衡系统设计，分析设计系统的关键技术，最终在现场可编程门阵列硬件平台上进行系统实现、调试和验证，完成系统实际误码率的测试。

系统的结构特征量 输出矩阵 传递函数矩阵 设方多输入多输出连续时间线性时不变系统 结构特性指数定义为： 0 ≤ di ≤ n-1, i = 1,2,···,p 两种定义等价

结构模态识别+多测点频域贝叶斯+快速Bayesian

matlab由频域变时域的代码伽柏变换 抽象的 正如我们在“超声波”示例中演示的那样，傅立叶变换对于分析固定数据的频率信息非常有用。 但是，当涉及到非平稳数据时，即频率随时间变化，傅立叶变换会丢失所有时间信息。 因此，创建了Gabor变换（GT），即短窗口傅里叶变换。 GT不是立即对整个数据进行傅立叶变换，而是对时间进行切片，将注意力集中在某些时间窗口数据上，然后在此窗口上进行傅立叶变换，以获取有关频率的信息。 通过这种方式，我们能够提取时间信息和频率信息，即，我们能够分辨出哪个频率在哪个时间窗口内发生。 我们使用三个简单的音乐作品来演示如何使用GT。 简介与概述 在这里，我们使用三个音乐作品来说明如何使用Gabor变换来提取时间和频率信息。 问题描述 通常，当将音乐作品提供给我们时，我们仅在特定时间段内拥有振幅信息。 我们没有关于在哪个时间点播放哪个频率的信息，如果我们希望重构整个乐曲，这是我们所需要的。 如上所述，GT可以帮助我们解决这个问题。 但是，GT的缺点是在时间信息和频率信息之间需要权衡。 如果我们使用非常小的时间窗口，则可以为每个频率播放获得更准确的时间，但是由于低频信息

频域积分与时域积分对比，适合分析积分误差。

MATLAB教学视频，信号处理与系统分析类：本期视频时长约65分钟，首先回顾基于FFT频域滤波的基本理论，剖析基于FFT频域滤波的计算过程；以时域信号通过理想低通滤波器为例，深入讲解基于MATLAB FFT半谱图 & FFT全谱图频域滤波的方法和步骤，以及MATLAB代码的实现。

用MATLAB实现线性系统的频域分析 用MATLAB实现线性系统的频域分析 用MATLAB实现线性系统的频域分析