将复杂的时间信号或空间信号变换成以频率成分表示的结构形式就是频域变换。

频域变换是机械设备故障诊断中使用的最为广泛的处理方法，因为故障发生，发展时往往会引起信号频率结构的变化，而通过频率信息的分析，可对许多故障原因作出解释和阐述。

谱图：频域变换以直角坐标形式表示得到的图形就是常说的谱图。频谱是总称，视频率成分的具体内容还有幅值谱、相位谱、功率谱、能量谱、倒频谱等类型。实现频谱变换的数学原理是傅立叶变换。对于周期信号，可通过傅立叶级数实现这种改照，得到离散的幅值谱，对于瞬态信号，可以通过傅立叶积分得到连续的频谱，与离散频谱对应，连续谱的谱值改用谱密度的概念。

功率谱密度函数：经过时间平均的信号平方的傅立叶变换得到的谱图。它表示振动功率随频率的分布情况。

倒频谱：倒频谱是近代信号处理技术中的一项新技术，可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分。对于具有同族谐频或异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析甚为有效。

倒频谱变换：倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号x(t)经过傅立叶积分变换可转换为频率频率函数x(t)或功率谱密度函数G ( f ) x ，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构集中在成便于识别的谱线形式。第二次傅立叶变换的平方就是x(t)的倒功率谱C (q) p ，其表达式为：

( ) [ ( )]2 C q F logG f p x =

用文字表达就是倒功率谱是“对数功率谱的功率谱”

倒功率谱的开方即：

C (q) (C (q)) F[ G ( f )]

称幅值倒频谱，简称倒频谱，式中自变量q 称倒频谱，其量纲为时间，一般以ms 为单位。q 值大者称为低倒频率，表示谱图上的快速波动和密集的谐波频率；反之， q 值小者称为低倒频率，表示谱图上的较慢波动和离散的谐波频率。