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離散傅里葉變換（英語：Discrete Fourier Transform，縮寫爲DFT），是傅里葉變換在時域和頻域上都呈離散的形式，將信號的時域採樣變換爲其DTFT的頻域採樣。
在形式上，變換兩端（時域和頻域上）的序列都是的，而實際上這兩組序列都應當被認爲是離散週期信號的主值序列。即使對有限長的離散信號作DFT，也應當將其看作其週期延拓的變換。在實際應用中通常採用快速傅里葉變換計算DFT。
離散傅里葉變換，是連續傅里葉變換在離散樣本上的類比，目前廣泛應用於信號處理、數值分析、數位通信、音訊處理等領域，在快速算法問世，以及硬件設備的提升後，能夠更廣泛的應用在人們的日常生活當中，也是個非常重要的學問之一。
從連續到離散：
DFT與CFT
下面考察離散傅里葉變換與連續傅里葉變換（CFT，Continuous Fourier Transform）的關係。連續傅里葉變換：
這一結論指出離散傅里葉變換確實是連續傅里葉變換在某種意義上的近似。不過必須注意以下兩點：
• 時域採樣必須滿足採樣定理
• 離散傅里葉變換的處理對象是時限的
爲此，通常對連續信...

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簡單的春節博彩，紅或綠

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特斯拉被特斯拉多頭吹捧爲仿人機器人的市場領導者。儘管特斯拉進入前十名，但事實並非如此。還有其他更好的。
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