比较$y= \sin(\omega t)$和$y=\sin(\omega t-\phi)$，如下图所示。$\phi$是以弧度为单位的附加相位项，其中$\omega$表示以弧度每秒为单位的频率。因此，相位项沿水平轴移动正弦曲线。

因此，在给定的频率上，这将导致该频率的时间延迟，尽管要注意，固定的时间延迟将导致与频率成比例的相移作为线性变化（相位将随着频率的增加而线性增加） .

因此，我们对“线性相位”滤波器感兴趣，因为这将具有恒定的“群延迟”，这意味着波形中所有频率的组将在时间上延迟相同的量，因此不会在不同频率之间造成破坏性干扰。团体。（查看傅立叶级数和将波形分解为各个频率以及由此产生的重构，以更深入地了解这一点）。

更相关（和有用）的是复杂信号表示，其中$Ae^{j \phi}$表示信号的幅度$A$和相位$\phi$。这可以使用欧拉恒等式进行扩展，这可能有助于进一步了解：$$Ae^{j\phi}=A\cos(\phi)+jA\sin(\phi) = I + jQ$$

从中我们看到，为了完全描述一个复杂的信号，我们需要两个实信号，这可能是幅度和相位，$A$，$\phi$，如$Ae^{j\phi}$或实数和虚数组件$I$ , $Q$如$I+jQ$。

请参阅这篇文章，这可能有助于进一步了解信号复杂表示的重要性和实用性：正交混合信号的频移

FFT 中每个 bin 的相位与在时域中表示该 bin 的正弦曲线的相对相移相同（及其复共轭对称对是实正弦波）。该阶段是该组件的时间起始阶段，因此当添加到来自其他频率区间的所有其他正弦波时，将适当地加起来以及时重新创建信号。

如果没有幅度，信号的相位就什么都不能说明。舍入误差为零的 FFT 结果箱通常具有随机相位。而非零长度向量的角度实际上指向某个地方。

请注意，相同频率的余弦和正弦是正交的。需要两者的比率（余弦和正弦）来表示相同频率的任何正弦曲线。相位告诉你比率。

信号的相位通常是指您在问题中发布的信号时序（或两个正弦曲线如何排列）。但是您是在询问频域中信号的相位（即，在 FFT 操作之后）。FFT 函数计算 N 点复 DFT。在实践中，FFT 运算结果的实部和虚部用于生成幅度谱，这通常比单独的 I 和 Q 分量更有用。FFT 的幅度可用于光谱可视化、能量检测或各种其他应用。