离散时间傅里叶变换的定义
离散时间傅里叶变换，简称：DTFT，是傅里叶变换的一种 。它将以离散时间nT，其中，T为采样间隔，作为变量的函数变换到连续的频域，即产生这个离散时间信号的连续频谱，值得注意的是这一频谱是周期的 。
离散时间傅里叶变换的性质：
1、周期性；
2、线性性；
3、共轭对称性；
【离散时间傅里叶变换的定义】4、卷积特性；
5、相乘特性；
6、对偶性 。
离散时间信号的DTFT与模拟信号的傅里叶变换什么关系？这个教科书都会讲啊，就是模拟信号的抽样信号的傅立叶变换，应该与离散时间信号的DTFT相等 。
离散时域傅里叶变换的方法如何使用？连续信号为s(t)，离散信号在时域上是s(t)与周期冲击信号的乘积傅里叶变换是由时域到频率的变换根据性质可以知道，时域的乘积在频域的卷积，s(t)的傅里叶变换假设是S(f)，冲击函数的傅里叶变换仍然是频域周期的冲击函数两个相互卷积是什么样的呢？
当然就是在频域上周期的S(f)了自己再想想吧，傅里叶变换的性质
二维离散傅里叶变换的实现方法？傅里叶变换是一种信号分析方法，可以分析信号的组成成分，在对信号进行傅里叶变换后，信号可以展开为一连串的正弦信号的组合 。其目的是将信号由其时域表示转换为频域表示，而将离散序列由其时域表示转换为其频域表示，所用的就是离散傅里叶变换，其变换结果也是离散的 。
傅里叶变换不仅能用来分析一维序列，也能用来分析二维序列，即图像，对它进行傅里叶变换得到的也是它的频谱数据 。对于数字图像这种离散的信号，频率大小表示信号变化的剧烈程度或者说是信号变化的快慢 。频率越大，变化越剧烈，频率越小，信号越平缓，对应到图像中，高频信号往往是图像中的边缘信号和噪声信号，而低频信号包含图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号 。同时，由于图像是二维离散数据，对图像的离散傅里叶变换也是二维的，即二维离散傅里叶变换，操作上是先对行进行一维离散傅里叶变换，在行变换结果上对列进行一维离散傅里叶变换 。
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