今天说一说数学上的傅里叶变换，后面可能在做工程应用上会用得到。傅里叶分析的使用场景挺多，有对信号特性进行分析的，有数据压缩方面的应用（如jpeg图像压缩用到了DCT，余弦正交基）。
傅里叶变换是将信号从一维时域信号（二维或三维空间域信号）转换为频域的过程，频域就是频率域，频率是变化快慢的度量，其单位为赫兹(hz)。
傅里叶分析基于三角函数的正交性原理，从直流分量，到基频，倍频之间存在着正交性，从而利用这种性质将函数分解为不同的正交基下面（不同频率）的幅值、相位。
傅里叶变换可以在实数域进行，也可以在复数域进行，相比于实数域，复数域的表达式更简洁，但是理解起来稍微麻烦些（欧拉公式的理解+复数域表示相位和幅值）。具体可以参考引文中的介绍。
基于python语言的傅里叶变换的代码实现有基于numpy的实现，如：Xfft = np.fft.fft(x)（其中x为原始信号信息），具体结果的解释参考引文。
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