スペクトラム／シグナル・アナライザに関する翻訳に、image response（イメージ応答）という言葉がよく出てくる（例えば、Agilent M9391A PXIeベクトル・シグナル・アナライザのp15）。

ミキサを使用して、周波数の高いRF信号(周波数:Frf)を、その周波数に非常に近い周波数(Flo)の局部発振器信号(LO信号)とミックス(混合)することにより、これらの差周波数であるIF(中間周波)信号(周波数：Fif、この周波数は、低周波なので、回路内で扱いやすくなる)が得られる。これを式で表すと、

Fif＝Frf－Flo

となる。これは、目的のRF信号の周波数FrfがLO信号の周波数Floより高い場合（Frf ＞ Flo）である。

しかし、Floより低く、かつFlo－Fim＝Fifとなる周波数Fimの信号がミキサに入力されても、同じIF周波数Fifの信号が生じる。周波数Fim（＝Flo－Fif）のこの信号をイメージ（影像)信号と呼び（LO信号の周波数Floに対して、周波数Frf（＝Flo＋Fif）の目的のRF信号と左右対称な位置関係にあるので）、そのイメージ信号によるミキサの応答のことをイメージ応答と呼ぶ。通常、イメージ信号による応答は、目的のRF信号による応答を妨害する不要な応答なので、ミキサに入力される前にプリセレクタ（フィルタ）を用いて除去される。

高周波シミュレーションに関する翻訳に、Kramers-Kronig relation（クラマース・クローニッヒの関係式）という言葉が出てくる（例えば、Sパラメータ・モデルを使用したFPGAのパワー・インテグリティ・シミュレーションのp10）。

クラマース・クローニッヒの関係式は、因果律（システム（系）の出力が、過去の入力のみに依存）が成り立つことから導くことができる、系の周波数応答関数H(ω)の実数部と虚数部の間に成り立つ関係式のことである。シミュレーション・モデルの妥当性（因果律を満たすかどうか）を検証するために使用されることがある。

t=0でインパルスが発生したとすると、系のインパルスに対する応答h(t)は、系が因果律を満たすことから、t<0ではh(t)＝0なので、単位ステップ関数u(t)=0(t<0)、1(t≧0)を用いて、 h(t)＝u(t)×h(t) と書ける。この式の両辺をフーリエ変換すると、単位ステップ関数u(t)のフーリエ変換、－j/ω＋πδ(ω)（jは虚数記号、δはデルタ関数（du(t)/dt＝δ(t)）およびフーリエ変換の性質（畳み込みの定理）、(1/2π)×F(u(t)＊h(t))＝F(u(t))×F(h(t))（＊は畳み込み積分）を用いて、

F(h(t))＝H(ω)＝F(u(t)×h(t))＝(1/2π)×[(－j/ω＋πδ(ω))＊H(ω)]

となる。H(ω)を実数部Hr(ω)と虚数部Hi(ω)に分けて、H(ω)＝Hr(ω)＋jHi(ω)と書くと、上の式は、

H(ω)＝(1/2π)×[(－j/ω＋πδ(ω))＊(Hr(ω)＋jHi(ω))]

となる。これと、H(ω)＝Hr(ω)＋jHi(ω)を比較することにより、

Hi(ω)＝－(1/πω)＊Hr(ω)
Hr(ω)＝(1/πω)＊Hi(ω)

が得られ、クラマース・クローニッヒの関係式（ヒルベルト変換対）と呼ばれる。

ヒルベルト変換については、以下を参照

ヒルベルト変換は、どんなん？