signal-processing - 为什么信号的时间是一个自变量

Question

谁能清楚地解释为什么信号的时间是自变量而幅度是因变量？我参考了谷歌的一些结果，但我无法弄清楚。

Answer 1

奇怪的问题。绝对比与编程相关的更具哲学性。这是我的看法。

一种解释是信号是时间的（数学）函数。这意味着每次您都有一个且只有一个幅度值。相反，可以在几个（或没有）时间瞬间找到相同的幅度值。因此，如果您将幅度视为自变量，而将时间视为取决于幅度，则该关系将不是函数。询问其答案已知唯一的事物（在给定时间获得的幅度）比询问可能没有、一个或任意多个答案的事物（对应于给定幅度级别的时间瞬间）更容易。

此外，从心理上讲，我们更感兴趣的是找出“在给定时刻的信号值是什么”，而不是知道“在哪些时刻找到给定的信号值”。例如，“明天天气如何？”类型的问题。比“从现在起哪几天天气晴朗？”更常见。因此，时间独立且幅度取决于时间的观点似乎更自然。

Answer 2

它测量的raw signal是时间“时域”的函数，这意味着如果我们绘制“时域”，我们将得到一个时间轴（t），它是独立的，另一个轴是幅度(x(t)) 是时间的因变量。

请注意：自变量“时间”可以是连续的或离散的。Continuos 表示时间可以表示为间隔，例如：t=(0 -> 800)。而离散时间信号可以表示为可数集，例如：t = (1/2,5/2,/8/2)。

另外，如果你有一个自变量代表TIME的信号，那么这个信号就是多维的“多维”

Answer 3

时间是一个普遍的自变量，因为没有什么可以改变时间。在多个时间实例上，可以有相同的幅度值。但是在两个幅度上不可能有一个时间。自变量是那些相对于其他参数不能改变的变量。