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最近在上數字圖像處理，時域和頻域的概念我沒有直觀的概念，搜索一下，歸納如下：
1.最簡單的解釋
頻域就是頻率域，
平常我們用的是時域，是和時間有關的，
這裏只和頻率有關，是時間域的倒數。時域中，X軸是時間，
頻域中是頻率。頻域分析就是分析它的頻率特性！
2. 圖像處理中：
空間域，頻域，變換域，壓縮域等概念！
只是說要將圖像變換到另一種域中，然後有利於進行處理和計算
比如說：圖像經過一定的變換（Fourier變換，離散yuxua DCT 變換），圖像的頻譜函數統計特性：圖像的大部分能量集中在低，中頻，高頻部分的分量很弱，僅僅體現了圖像的某些細節。
2.離散傅立葉變換
一般有離散傅立葉變換和其逆變換
3.DCT變換
示波器用來看時域內容，頻普儀用來看頻域內容！！！
時域是信號在時間軸隨時間變化的總體概括。
頻域是把時域波形的表達式做傅立葉變化得到複頻域的表達式，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係。
時域做頻譜分析變換到頻域;空間域做頻譜分析變換到波數域;
信號通過系統，在時域中表現爲卷積，而在頻域中表現爲相乘。
無論是傅立葉變換還是小波變換，其實質都是一樣的，既：將信號在時間域和頻率域之間相互轉換，從看似複雜的數據中找出一些直觀的信息，再對它進行分析。由於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佈，而音樂就是將樂譜變換到時域之後的函數。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。
時域（時間域）——自變量是時間,即橫軸是時間,縱軸是信號的變化。其動態信號x（t）是描述信號在不同時刻取值的函數。
頻域（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係。
對信號進行時域分析時，有時一些信號的時域參數相同，但並不能說明信號就完全相同。因爲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，並在頻率域中對信號進行描述。
動態信號從時間域變換到頻率域主要通過傅立葉級數和傅立葉變換實現。週期信號靠傅立葉級數，非週期信號靠傅立葉變換。
很簡單時域分析的函數是參數是t，也就是y=f(t)，頻域分析時，參數是w，也就是y=F(w)
兩者之間可以互相轉化。時域函數通過傅立葉或者拉普拉斯變換就變成了頻域函數。
傅立葉變換作爲一種數學工具，作用不只是在一兩個方面得以體現。
就象微分方程，要說作用，在很多學科都有應用。大到人造衛星，小大微觀粒子。
比較常用的應用，可以變換一種函數域到另一域。具體的，比如信號處理裏，可以把信號
的時間域變換到信號的頻域。信號處理的應用同樣廣泛，比如圖象處理。對吧
變換可以處理一些微分方程，在數學物理方法裏都學過的，我也就不贅言。
量子力學基本原理和傅氏變換有關係。（參考彭桓武若干著作）
通常工科學生，尤其是自動化和信號處理專業理解傅氏變換比理科的要強一些。因爲在信
號與系統以及自動控制原理裏傅氏變換和拉氏變換是最基本的概念與工具。