一、功率譜密度（Power Spectral Density）
二、頻率分布和峰值頻率
頻率分布： 描述信號在不同頻率段的能量分布。峰值頻率： 尋找信號中較早烈的頻率成分，用于識別周期性成分。三、諧波分量
基本概念： 在周期信號中，諧波是基頻的整數倍的頻率成分。應用： 在電力系統、音樂分析等領域常用。四、相干性
描述： 相干性度量了兩個信號在頻域中的相關性。用途： 用于信號源識別和系統響應分析等。五、相位響應
概念： 相位響應描述系統對不同頻率信號的相位變化情況。應用： 常用于濾波器設計和系統辨識等。六、自相關和互相關函數
自相關： 描述信號與其自身在不同頻率的關聯。互相關： 描述兩個不同信號在頻域上的相似性和關聯程度。常見問答：
Q1: 為何頻域分析在時間序列分析中重要？
A1: 頻域分析揭示了時間序列在頻率上的分布和結構，有助于理解信號的內在特性和動態。
Q2: 如何從時間序列中提取頻域特征？
A2: 可通過傅里葉變換、小波變換等方法將時間序列轉換到頻域，并提取相關特征。
Q3: 頻域特征在哪些應用場景中常見？
A3: 頻域特征廣泛用于信號處理、通信、金融分析和工業控制等領域。
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