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      信號處理中，通常都會涉及到時域和頻域的概念：
      時域即時間域，自變量是時間,即橫軸是時間，縱軸是信號的變化。其動態(tài)信號x（t）是描述信號在不同時刻取值的函數(shù)。這和我們平時所討論的函數(shù)概念類似。
      頻域即頻率域，自變量是頻率，即橫軸是頻率，縱軸是該頻率信號的幅度，也就是通常說的頻譜圖。頻譜圖描述了信號的頻率結構及頻率與該頻率信號幅度的關系。頻域是把時域波形的表達式做傅立葉變化得到復頻域的表達式，所畫出的波形就是頻譜圖。是描述頻率變化和幅度變化的關系。
      對信號進行時域分析時，有時一些信號的時域參數(shù)相同，但并不能說明信號就完全相同。比如具有相同函數(shù)結構的兩個信號可能并不相同，因為信號不僅隨時間變化，還與頻率、相位等信息有關，這就需要進一步分析信號的頻率結構，并在頻率域中對信號進行描述。
      動態(tài)信號從時間域變換到頻率域主要通過傅立葉級數(shù)和傅立葉變換實現(xiàn)。周期信號靠傅立葉級數(shù)，非周期信號靠傅立葉變換。很簡單時域分析的函數(shù)是參數(shù)是t，也就是y=f(t)，頻域分析時，參數(shù)是w，也就是y=F(w)兩者之間可以互相轉化。時域函數(shù)通過傅立葉或者拉普拉斯變換就變成了頻域函數(shù)。
      信號通過系統(tǒng)，在時域中表現(xiàn)為卷積，而在頻域中表現(xiàn)為相乘。
      無論是傅立葉變換還是小波變換，其實質(zhì)都是一樣的，既：將信號在時間域和頻率域之間相互轉換，從看似復雜的數(shù)據(jù)中找出一些直觀的信息，再對它進行分析。由于信號往往在頻域比有在時域更加簡單和直觀的特性，所以，大部分信號分析的工作是在頻域中進行的。音樂——其實就是時/頻分析的一個極好例子，樂譜就是音樂在頻域的信號分布，而音樂就是將樂譜變換到時域之后的函數(shù)。從音樂到樂譜，是一次傅立葉或小波變換；從樂譜到音樂，就是一次傅立葉或小波逆變換。
      傅里葉變換可以將一個時域信號轉換成在不同頻率下對應的振幅及相位，其頻譜就是時域信號在頻域下的表現(xiàn)，而反傅里葉變換可以將頻譜再轉換回時域的信號。
      以信號為例，信號在時域下的圖形可以顯示信號如何隨著時間變化，而信號在頻域下的圖形（一般稱為頻譜）可以顯示信號分布在哪些頻率及其比例。頻域的表示法除了有各個頻率下的大小外，也會有各個頻率的相位，利用大小及相位的資訊可以將各頻率的弦波給予不同的大小及相位，相加以后可以還原成原始的信號。
      時域分析與頻域分析是對模擬信號的兩個觀察面。時域分析是以時間軸為坐標表示動態(tài)信號的關系；頻域分析是把信號變?yōu)橐灶l率軸為坐標表示出來。一般來說，時域的表示較為形象與直觀，頻域分析則更為簡練，剖析問題更為深刻和方便。目前，信號分析的趨勢是從時域向頻域發(fā)展。然而，它們是互相聯(lián)系，缺一不可，相輔相成的。
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