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什么是频域？它与人工智能有何关系？
为什么重要：原始时间信号的频域是信号或数据的频率分量的数学表示。
来源:人工智能+简介
简介如今，机器学习算法用于识别和检测音频、图像和视频中的模式。音频、图像和视频可以表示为随时间和空间变化的信号。时域分析是信号作为时间函数的表示，即它显示信号如何随时间变化并以正弦波的形式出现。有许多独立变量可以完整描述信号，这些变量称为自由度。在时域分析中，自由度是指信号中的样本数。
在将信号应用于人工智能的背景下，需要使用频域分析来分析与频率相关的信号，而不是时域分析。频域用于图像处理、语音识别、机器学习应用中的特征提取技术以及时间序列分析，以识别数据中的趋势和模式。
什么是频域？
什么是频域？原始时间信号的频域是信号或数据在其频率分量方面的数学表示。换句话说，它是一种通过检查组成信号的不同频率来分析信号的方法，这些频率表现为不同的脉冲。在频域中，信号表示为具有不同频率、幅度和相位的正弦波的总和。在频域分析中，自由度与组成信号的频率分量的数量有关。这些频率分量的相对强度可以揭示有关信号的重要信息，例如其带宽、主频率和谐波含量。与频域分析相关的一些关键设计参数包括采样率、窗口函数、信号长度和傅里叶变换算法的选择。