Een tijddomeinkenmerk verwijst naar een kenmerk of attribuut van een signaal of gegevens die zijn geanalyseerd met betrekking tot tijd. Bij signaalverwerking en data-analyse beschrijven tijddomeinkenmerken hoe het signaal of de gegevens in de loop van de tijd veranderen en worden ze vaak gebruikt om betekenisvolle informatie of patronen te extraheren. Deze functies bieden inzicht in het temporele gedrag en de dynamiek van het signaal, waardoor ze essentieel zijn voor verschillende toepassingen op gebieden als techniek, natuurkunde, biologie en financiën.
Een voorbeeld van een tijddomeinkarakteristiek is de amplitude van een signaal op specifieke tijdstippen. In een akoestisch signaal (audiogolfvorm) vertegenwoordigt de amplitude bijvoorbeeld de intensiteit of het volume van het geluid op elk moment. Door te analyseren hoe de amplitude in de loop van de tijd varieert, kunnen kenmerken zoals de duur van het geluid, intensiteitsveranderingen en temporele patronen worden geïdentificeerd. Tijddomeinfuncties helpen in deze context audiosignalen te begrijpen en te verwerken voor taken zoals spraakherkenning, muziekanalyse en geluidsclassificatie.
Kenmerken van het huidige tijddomein omvatten parameters zoals amplitude, duur, frequentie, periode en fase van een signaal. Amplitude verwijst naar de omvang of sterkte van het signaal op verschillende tijdstippen. De duur geeft aan hoe lang het signaal aanhoudt of verandert. Frequentie en periode beschrijven de repetitieve aard van de signaalgolfvorm, waarbij frequentie de oscillatiesnelheid per tijdseenheid is, en periode de lengte van één cyclus. Fase vertegenwoordigt de positie van de signaalgolfvorm ten opzichte van een referentiepunt in de tijd.
Tijddomeinkenmerken van tijdreeksgegevens omvatten verschillende statistische en beschrijvende maatregelen die de temporele kenmerken van sequentiële gegevenspunten vastleggen. Deze kenmerken kunnen metingen omvatten van de centrale tendens (gemiddelde, mediaan), variabiliteit (standaarddeviatie, variantie), verdeling (scheefheid, kurtosis), autocorrelatie (relatie tussen gegevenspunten met verschillende vertragingen) en trends (lineaire of niet-lineaire patronen over tijd). Tijddomeinanalyse van tijdreeksgegevens helpt bij het begrijpen van trends, seizoensinvloeden en afwijkingen, en ondersteunt toepassingen zoals financiële prognoses, aandelenmarktanalyse, weersvoorspelling en fysiologische monitoring.
Bij audioverwerking richten tijddomeinfuncties zich op attributen die in de loop van de tijd rechtstreeks uit de audiogolfvorm worden geëxtraheerd. Deze kenmerken omvatten amplitude-omhullende (variatie van amplitude in de tijd), energieverdeling (verdeling van signaalenergie over tijdsintervallen), nul-crossover-snelheid (snelheid van tekenveranderingen in de golfvorm) en temporele dynamiek (veranderingen in amplitude- en frequentiekarakteristieken). Tijddomeinkenmerken van audio worden veel gebruikt bij taken zoals audioclassificatie, sprekerherkenning, emotiedetectie uit spraak en detectie van audiogebeurtenissen, waarbij het begrijpen van temporele kenmerken cruciaal is voor nauwkeurige analyse en interpretatie.