本篇文章给大家谈谈傅里叶变换，以及透彻讲解傅里叶变换对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
透彻讲解傅里叶变换
通俗理解就是把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦（余弦）信号组合而成，是将函数向一组正交的正弦、余弦函数展开，傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。
傅里叶变换的三个定理
傅里叶变换有这样几个性质：线性性质(Linearity）
平移性质（Shift）
对称性质卷积性(Symmetry）
傅里叶变换怎么求
计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。
前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。它们都借助于的两个特点：
一是周期性；
二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为提高。
傅里叶变换算法
关于这个问题，傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学技术。它可以将连续或离散的信号表示为一系列正弦和余弦函数的加权和。傅里叶变换算法可以通过离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）来实现。
DFT是一种将离散信号转换为频域的算法，而FFT是一种优化的DFT算法，它可以在计算时间上更快，因此在实际应用中广泛使用。傅里叶变换算法在信号处理、图像处理、通信、音频处理、控制系统等领域中都有广泛应用。
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