时域特征和频域特征是分析信号的两种方法，每种方法都基于数据的表示方式提供不同的见解。时域特征直接从信号随时间变化中提取，由于它们与原始测量值（如传感器读数或音频样本）一致，因此很容易理解。示例包括统计指标，如均值、方差或峰值幅度，以及时间特征，如信号持续时间或过零率。例如，在心电图信号中，时域分析可能会检测到心跳的幅度或峰值之间的时间。这些特征计算效率高，可用于检测瞬态事件，例如传感器数据中的突然峰值或系统行为的突然变化。
另一方面，频域特征是在将信号转换为其频率分量的表示之后提取的，通常使用诸如快速傅里叶变换 (FFT) 之类的方法。这揭示了信号在特定频带内存在的程度，这对于识别周期性模式或振荡非常有价值。例如，在机器的振动分析中，诸如频谱质心或主导频率之类的频域特征可以通过突出显示异常共振来查明不平衡或不对准。类似地，在音频处理中，诸如梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 之类的频率特征用于表征语音或音乐。虽然频率分析需要额外的计算步骤，但它可以揭示在时域中可能不可见的信息，例如特定频率范围内的谐波或噪声。
域之间的选择取决于问题背景。在处理瞬态事件、实时处理或计算资源有限时，时域特征是首选。频域特征擅长于涉及周期性行为、滤波或噪声分离的场景。在实践中，结合两者可以提供更全面的视图。例如，在工业设备的故障检测中，时域指标可能会捕获突然的扭矩变化，而频率分析可以通过高频振动识别磨损的轴承。开发人员在选择特征时应考虑信号的性质、目标现象以及应用程序的计算约束，因为这两个域都提供互补的优势。