任何人都可以清楚地解释为什么信号的时间是一个独立的变量而幅度是一个独立的变量？我提到了谷歌的一些结果，但我不知道如何。
答案 0 :(得分：1)
raw signal它所测量的是时间“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），这是振幅（x（t））的另一个轴，它是时间的因变量。
注意：自变量“time”可以是连续的或离散的。连续意味着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，如果你有一个带有自变量的信号代表TIME，那么这个信号是多维的“超过一维”
答案 1 :(得分：0)
时间是一个通用的自变量，因为没有什么可以改变时间。在多个时间实例上，可以具有相同的幅度值。但是在两个振幅上不可能有一次。自变量是那些不能相对于其他参数改变的变量。
答案 2 :(得分：0)
奇怪的问题。绝对比编程相关更具哲学性。这是我的观点。
一种解释是信号是(mathematical) function时间。这意味着每次只有一个振幅值。相反，可以在几个（或没有）时刻找到相同的幅度值。因此，如果您将幅度视为自变量，将时间视为幅度的依赖，则该关系不会成为函数。更容易问一些其答案是独特的（在给定时间获得的振幅），而不是问一些可能没有，一个或任意多个答案的时间（时间）对应于给定的等级水平的时刻。）
另外，从心理上来说，我们通常更感兴趣找出信号值在给定时刻的信号，而不是知道＆＃34;在哪个时刻a找到给定的信号值＆＃34;。例如，类型的问题＆＃34;明天天气会怎样？＆＃34;比以往更常见的是，从现在起几天天气会晴朗吗？＆＃34;。因此，时间视为独立的，而幅度与时间的关系似乎更自然。