词语解释
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种数字信号处理技术，它可以将信号从时域转换到频域，是傅里叶变换的离散形式。离散傅里叶变换可以用来分析和处理数字信号，它可以将信号从时域转换到频域，以便分析和处理信号的频率特性。 在通信中，离散傅里叶变换可以用来分析通信信号的频率特性，并对信号进行处理。离散傅里叶变换可以用来分析信号的频率分布，检测信号中的频率分量，识别信号中的噪声，以及检测信号中的干扰信号。此外，离散傅里叶变换还可以用来实现信号的频率响应，以及信号的频率和相位响应。 离散傅里叶变换可以用来实现信号的加窗处理，即将信号的某些频率段的信号强度降低，以减少信号中的噪声。离散傅里叶变换还可以用来实现信号的滤波，即将信号的某些频率段的信号强度降低，以抑制信号中的干扰信号。 离散傅里叶变换还可以用来实现信号的压缩，即将信号的某些频率段的信号强度降低，以减少信号的数据量。此外，离散傅里叶变换还可以用来实现信号的混合处理，即将信号的某些频率段的信号强度降低，以改善信号的质量。 总之，离散傅里叶变换在通信中有着重要的作用，它可以用来分析信号的频率特性，并对信号进行处理，以提高信号的质量。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。 下面给出离散傅里叶变换的变换对： 对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为 其中e 是自然对数的底数，i 是虚数单位。通常以符号表示这一变换，即 离散傅里叶变换的逆变换（IDFT）为： 可以记为： 实际上，DFT和IDFT变换式中和式前面的归一化系数并不重要。在上面的定义中，DFT和IDFT前的系数分别为1 和1/N。有时会将这两个系数都改成。
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。 下面给出离散傅里叶变换的变换对： 对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为 其中e 是自然对数的底数，i 是虚数单位。通常以符号表示这一变换，即 离散傅里叶变换的逆变换（IDFT）为： 可以记为： 实际上，DFT和IDFT变换式中和式前面的归一化系数并不重要。在上面的定义中，DFT和IDFT前的系数分别为1 和1/N。有时会将这两个系数都改成。
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