時域分析方法的特點不包括

『壹』 時域分析是什麼

是德科技提醒您，時域一詞在不同的應用環境中可能指不同的事情，在這里，我們對慣用術語的解釋如下:

時域: 指在時間范疇內進行的分析或時域測試結果的顯示，這種分析和測試結果顯示在 X－Y 曲線上，X 軸表示的是距離 (電長度) 或時間；Y 軸表示的則是幅度信息 (通常為阻抗或電壓)。

時域分析是一種有效的工具，並有著廣泛的應用，包括故障定位、識別連接器中的阻抗變化、有選擇地消除多餘的響應以及簡化濾波器調諧過程等等。

1 故障定位

故障定位是矢量網路分析在帶通工作模式應用下的一個非常好的實例。如果觀察一條電纜的頻率響應時，你會發現在顯示結果中經常會存在由於電纜內的阻抗失配而產生的紋波，但是卻不可能指出電纜內大的反射發生在何處，所看到的是在每個頻率點上電纜內所有反射相加在一起的反射，這是整條傳輸線上所有部分的復合響應。然而，當在時域中觀察時，不僅可以清楚地看到那些由於連接器引起的大的反射響應，而且還能看到電纜內由於彎曲或失配引起的任何電感性或電容性的阻抗的不連續處。任何偏離特徵阻抗的正反射或負反射均明顯可見，這些產生阻抗不連續性的位置和大小也很容易確定，時域分析的直觀性即在於此。

2 識別連接器中的阻抗變化

時域分析在觀察傳輸線上的失配響應時非常有用。當測量被測器件的反射系數 ρ 或 S11 時，反射信號的大小與被測器件的輸入阻抗成正比。S11 是被測器件的阻抗與測試系統的特徵阻抗 Z0 相差大小的量度。一旦頻域數據轉換成時域數據，便可看到被測器件對階躍或沖激激勵的時域響應。時域響應可以給出各個電路元件的位置和每個元件的實際阻抗。所有這些信息都可以直接從分析儀的顯示屏幕上看到。

3 利用選通功能來消除不需要的不連續性的影響

矢量網路分析儀有一個非常有用的稱為選通的功能，選通功能可以靈活地、有選擇地去除多餘的反射或傳輸響應。一旦對時域數據使用了選通的功能，這些數據也能轉換到頻域，這樣，經過時間選通的響應也可以在頻域中進行評估。這在電纜的設計和故障診斷中十分有用。時間選通的位置可以通過設定選通的中心位置和時間跨度來控制，也可以通過設定時間選通的起始和終止位置來控制。另外，還可以使用若干選通的形狀來得到最好的測試結果。在消除由於失配引起的誤差方面有不同的方法可用，使用選通就是其中之一，特別是在沒有非常精密的校準標准件使用時，選通功能往往是最為簡單的消除失配影響的方法。除此之外，對測試夾具的 S 參數進行去嵌入處理、直通－反射－傳輸線 (TRL) 校準和傳輸線－反射－匹配 (LRM) 校準都是先進的誤差校正技術，在要求很高的低損耗測量中這些誤差校正技術都是極其精確的。

4 簡化濾波器的調諧

由於時域測量能區別濾波器中各個諧振器的響應和耦合孔徑，故濾波器中的每個諧振器可以單獨調諧。要想在頻域中如此清晰地區分各個諧振器的響應是極其困難的，因為耦合諧振器型濾波器的交互作用屬性使得在確定哪個諧振器或耦合元件需要調諧這件工作變得極為困難。使用時域方法的主要好處在於，它可以讓缺乏經驗的調諧人員只憑簡單的操作指導便能順利地對復雜的濾波器進行調諧。這項技術可以大大簡化和加速濾波器的調諧過程。

『貳』 1.3 時間序列分析方法

早期的時序分析通常都是通過直觀的數據比較或繪圖觀測，尋找序列中蘊含的發展規律，這種分析方法就成為描述性時序分析。古埃及人發現尼羅河泛濫的規律就是依靠這種分析方法。而在天文、物理、海洋學等自然科學領域，這種簡單的描述性時序分析方法也常常使人們發現意想不到的規律。

比如根據《史記 貨殖列傳》記載，早在春秋戰國時期，范蠡和計然就提出我國農業生產具有「六歲穰、六歲旱，十二歲一大飢」的自然規律。《越絕書 計倪內經》則描述的更加詳細，「太陰三歲處金則穰，三歲處氺則毀，三歲處木則康，三歲處火則旱......天下六歲一穰，六歲一康，凡十二歲一飢」。
用現代漢語來表述就是「木星繞天空運行，運行三年，如果處於金位，則該年為大豐收年；如果處於水位，則該年為大災年；再運行三年，如果處於木位，則該年為小豐收年，如果處於火位，則該年為小災年，所以天下平均六年一個大豐收年，六年一個小豐收年，十二年為一個大飢荒」。這是2500多年前，我國對農業生成具有3年一個小波動，12年左右一個大周期的記錄，是一個典型的描述性時間序列分析。
描述性時序序列分析方法是人民在認識自然、改造自然的過程中發現的實用方法，對於很多自然現象，只要人們觀察時間足夠長，就能運描述性時序分析發現蘊含在時間里的自然規律，根據自然規律，做恰當的政策安排，就能有利於社會的發展和進步。

人們沒有採取任何復雜的模型或分析方法，僅僅是按照時間序列收集數據，描述和呈現序列的波動，就了解到小麥產量的周期波動特徵，產生該周期特徵的氣候原因以及周期波動對價格的影響。操作簡單，直觀有效是描述性時間序列分析方法的突出特點。它通常也是人們進行統計時序分析的第一步，通過圖示的方法直觀的反映出序列的波動特徵。

隨著研究領域的不斷拓廣，人們發現單純的描述性時序分析有很大的局限性，在金融、保險、法律、人口、心理學等社會科學研究領域，隨機變數的發展通常會呈現出非常強的隨機性，想通過對時序序列簡單的觀察和描述，總結出隨機變數發展變化的規律，並准確預測出它們將來的走勢通常是非常困難的。

為了更准確的估計隨機時序發展變化的規律，從20世紀20年代開始，學術界利用數理統計學原理分析時序序列。研究重心從總結表現現象轉移到分析序列值內在的相互關繫上，由此開辟了一門應用統計學科，時序序列分析。
縱觀時間序列分析方法的發展歷史可以將時間序列分析方法分為兩大類。

頻域分析方法也成為頻譜分析或譜分析方法
早期的頻譜分析方法假設任何一種無趨勢的時間序列都可以分解成若干不同頻率的周期波動，藉助傅里葉分析從頻率的角度揭示時間序列的規律，後來又藉助了傅里葉變換，用正弦、餘弦項之和來逼近某個函數。20世紀60年代，burg在分析地震信號時提出最大熵譜值估值理論，該理論克服了傳統譜分析所有雇的解析度不高和頻率漏泄等缺點，使得譜分析僅以一個新階段，稱之為現代譜分析階段。

目前譜分析方法主要用於電器工程，信息工程，物理學，天文學，海洋學和氣象科學等領域，它是一種非常有用的縱向數據分析方法，但是由於譜分析過程一般都比較復雜，研究人員通常需要很強的數學基礎才能熟練使用它，同時它的分析結果也比較抽象，不易於進行直觀的解釋，所以譜分析方法的使用具有很大的局限性。

時域（time domain）分析方法主要是從序列自相關的角度解釋時間序列的發展規律。相對於譜分析方法，它具有理論基礎扎實、操作步驟規范、分析結果易於解釋等有點。目前它已經廣泛應用於自然科學和社會科學的各個領域，成為時間序列分析的主流方法。本書就是介紹時域分析方法。

時域分析方法的基本思想是事件的發展通常都具有一定的慣性，這種慣性用統計的語言來描述就是序列值之間存在一定的相互關系，而且這種相互關系具有某種統計規律。我們分析的重點就是尋找這種規律，並擬合出適當的數學模型來描述這種規律，進而利用這個擬合模型來預測序列未來的走勢。

時域分析方法具有相對固定的分析套路，通常都遵循如下分析步驟：

時域分析方法的產生最早可以最早追溯到1987年，英國統計學家G.M.JenKins聯合出版了 Times Series Ananlysis Forecasting and Control一書。在書中，Box和Jenkins在總結前人的基礎上，系統的闡述了對求和自回歸移動平均（autoregressive integrated moving average）ARIMA模型的識別、估計、檢驗及預測的原理和方法。這些知識現在被稱為經典的時序序列分析方法，是時域分析的核心方法。為了紀念Box和Jinkens對時間序列的發展的特殊貢獻，現在人們也常把ARIMA模型稱為Box-Jenkins模型。
Box-Jenkins模型實際上是主要運用於單變數、同方差的線性模型。隨著人們對各領域時序序列的深入研究，發現該經典模型在理論和應用上都還存在許多局限性。所以近20年來，統計學家紛紛轉向多變數場合、異方差場合和非線性場合的時序序列分析方法的研究，並且取得了突破進展。

『叄』 圖解經驗模態分解(EMD)

經驗模態分解 (Empirical Mode Decomposition，EMD)是由美國工程師黃鍔於1998年提出的一種信號的時頻分析方法，這里的信號指的是時序信號。

常見的時序信號處理方法可以分為三類：時域、頻域和時頻域。時域分析特徵包括均值、方差、峭度、峰峰值等；頻域特徵包括頻率、能量等；而時頻域分析有小波變換等。經驗模態分解就屬於一種時頻分析方法。

黃鍔認為所有的信號都是由有限個 本徵模函數 (Intrinsic Mode Function, IMF )組成。IMF分量包含了原信號的不同時間尺度的局部特徵信號。經驗模態分解法能使非平穩數據進行平穩化處理，然後進行希爾伯特變換獲得時頻譜圖，得到有物理意義的頻率。 [1]

這和快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)有些像，FFT假設所有信號都是由很多周期性的正弦信號組成，這些信號有著不同的幅頻和相位。使用FFT可以將時域信號轉換到頻域，但EMD分解後的信號還在時域，並且它沒有假設信號是周期的且由很多基本的正弦信號組成。 [2]

但是EMD的使用存在一些限制條件：
⑴函數在整個時間范圍內，局部極值點和過零點的數目必須相等，或最多相差一個；
⑵在任意時刻點，局部最大值的包絡（上包絡線）和局部最小值的包絡（下包絡線） 平均必須為零。

第一條什麼意思呢，看看下面的圖就明白了，它只能是下面這種情況：

假如我們有如下信號，它是由頻率為1hz和4hz的正弦信號疊加而成：

我們發現得到的這個IMF同樣滿足EMD的兩個條件，我們可以對該IMF從第一步開始計算第二個IMF，直到最終得到的信號是一個常數、單調或者只有一個極值為止。

『肆』 什麼是時域分析

指控制系統在一定的輸入下，根據輸出量的時域表達式，分析系統的穩定性、瞬態和穩態性能。 由於時域分析是直接在時間域中對系統進行分析的方法，所以時域分析具有直觀和准確的優點。 系統輸出量的時域表示可由微分方程得到，也可由傳遞函數得到。 在初值為零時，一般都利用傳遞函數進行研究，用傳遞函數間接的評價系統的性能指標。具體是根據閉環系統傳遞函數的極點和零點來分析系統的性能。此時也稱為復頻域分析。 線性微分方程的解 時域分析以線性定常微分方程的解來討論系統的特性和性能指標。設微分方程如下： 式中，x(t)為輸入信號，y(t)為輸出信號。 我們知道，微分方程的解可表示為： ，其中， 為對應的齊次方程的通解，只與微分方程（系統本身的特性或系統的特徵方程的根）有關。對於穩定的系統，當時間趨於無窮大時，通解趨於零。所以根據通解或特徵方程的根可以分析系統的穩定性。 為特解，與微分方程和輸入有關。一般來說，當時間趨於無窮大時特解趨於一個穩態的函數。 綜上所述，對於穩定的系統，對於一個有界的輸入，當時間趨於無窮大時，微分方程的全解將趨於一個穩態的函數，使系統達到一個新的平衡狀態。工程上稱為進入穩態過程。 系統達到穩態過程之前的過程稱為瞬態過程。瞬態分析是分析瞬態過程中輸出響應的各種運動特性。理論上說，只有當時間趨於無窮大時，才進入穩態過程，但這在工程上顯然是無法進行的。在工程上只討論輸入作用加入一段時間里的瞬態過程，在這段時間里，反映了主要的瞬態性能指標。

『伍』 時域分析與頻域分析的區別

一、性質不同

1、時域分析：控制系統在一定的輸入下，根據輸出量的時域表達式，分析系統的穩定性、瞬態和穩態性能。

2、頻域分析：研究控制系統的一種工程方法。控制系統中的信號可以表示為不同頻率的正弦信號的合成。描述控制系統在不同頻率的正弦函數作用時的穩態輸出和輸入信號之間關系的數學模型稱為頻率特性，反映了正弦信號作用下系統響應的性能。

二、原理特點不同

1、時域分析：時域分析在初值為零時，一般都利用傳遞函數進行研究，用傳遞函數間接的評價系統的性能指標。

2、頻域分析：應用頻率特性研究線性系統的一種圖解方法。頻率特性和傳遞函數一樣，可以用來表示線性系統或環節的動態特性。建立在頻率特性基礎上的分析控制系統的頻域法彌補了時域分析法中的不足，因而獲得了廣泛的應用。

(5)時域分析方法的特點不包括擴展閱讀：

頻域分析法的優勢主要體現在：

1、頻率特性雖然是一種穩態特性，但它不僅僅反映系統的穩態性能，還可以用來研究系統的穩定性和瞬態性能，而且不必解出特徵方程的根。

2、頻率特性與二階系統的過渡過程性能指標有著確定的對應關系，從而可以較方便地分析系統中參量對系統瞬態響應的影響。

3、線性系統的頻率特性可以非常容易地由解析法得到。