离散傅里叶变换详解
离散傅里叶变换得到的结果？
离散傅里叶变换的结果？
1.
傅里叶级数 持续周期函数进行为正余弦函数总和。在其中频谱是离散频谱。
2.
傅里叶变换 随意函数公式分解为连续谱的正余弦函数总和,频谱持续。 3.如何解析上统一傅里叶级数与傅里叶变换。 1. 根据comb函数及其卷积运算,将一段区段里的单脉冲函数公式,周期时间延拓。
怎样简单地解释什么是离散傅里叶变换？
离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是什么信号剖析最基本的方式，傅里叶变换是傅里叶分析的关键，根据它把信号从时间域转换到频率域，从而科学研究信号的频谱结构与变化趋势。离散傅里叶变换（DFT），是傅里叶变换在时域和频域上面展现离散的方式，将频域信号的取样转换为在离散时长傅里叶变换（DTFT）时域的取样。在方式上，转换两边（时域和频域上）的序列是有限长，而事实上这2组序列都应该被称之为离散周期时间信号的主值序列。即便对比较有限长离散信号作DFT，也应把它当作通过周期时间延拓变成周期时间信号再作转换。在实际应用中一般采用迅速傅里叶变换以高效率测算DFT。
序列傅里叶和离散傅里叶差别？
离散时长傅里叶变换有时候也称之为序列傅里叶变换。离散时长傅里叶变换实际上便是单位圆里的(多边)Z变换。那时候域信号为持续信号时，用持续时长傅里叶变换；为离散信号时，用离散时长傅里叶变换。
离散时长傅里叶变换（DTFT，Discrete Time Fourier Transform）让我们可以在时域（数据时域）剖析离散时长信号的频谱和离散全面的频率响应特点。却还存有2个现实问题。
1. 数据工作频率 是一个模拟量输入，为了方便将来用数据方法进行剖析与处理，仅仅在频域将时间变量t离散化不够，还必须要在时域将数据工作频率离散化。
2. 具体的序列多数为无限长的，为了能分析与处理便捷，必须将无限长序列断开或按段，化为比较有限长序列去处理。
DTFT是对随意序列的傅里叶分析，它频谱是一个连续函数；而DFT是把比较有限长序列做为周期时间序列的一个周期，对比较有限长序列的傅里叶分析，DFT的特点就是不论在频域或是时域全是比较有限长序列。
DFT带来了使用计算机去分析信号和系统的一种方法，特别是DFT的快速算法FFT，在很多科学技术领域中得到广泛应用，并促进了数据信号处理技术的快速发展