檢視 DFT 的原始碼

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| style="background: #66CCFF" align= center|  '''<big>DFT</big> '''

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|[[File:DFT.jpg|缩略图|居中|[https://images0.cnblogs.com/blog/526766/201401/04161022-828723aad3ae4fa090c5cedf270abe05.jpg 原图链接]]]

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中文名: DFT

DFT: 离散傅里叶变换的缩写

密度泛函理论: Density Functional Theory

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'''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。

==DFT==

Discrete Fourier Transform 离散傅里叶变换的缩写

DFT可测试性设计（[[集成电路]][[设计]]技术）

总之，在设计阶段添加这些结构虽然增加了电路的复杂程度，看似增加了成本，但是往往能够在测试阶段节约更多的时间和金钱

Density Functional Theory [[密度泛函理论]]

Dry film thickness(干膜厚度）指漆膜实干后的涂层厚度

==研究的意义==

DTFT计算公式，中的w取值是连续的而且从负无穷大到正无穷大，对于计算机处理是不可能的，需要无限细分无限区间。即使在DTFT小节中用matlab实现计算，也只是将(-pi,pi)区间划分成1600份来逼近DTFT的效果。

实际上真正用的是DFT，离散傅里叶变换。离散傅里叶变换可以将连续的频谱转化成离散的频谱去计算，这样就易于计算机编程实现傅里叶变换的计算。FFT算法的出现，使得DFT的计算速度更快。<ref>[https://www.cnblogs.com/amanlikethis/archive/2014/01/04/3505248.html  离散傅里叶变换（DFT）],博客园,</ref>

== 参考来源 ==

{{reflist}}

[[Category: 310 數學總論 ]]