问：什么是傅立叶变换？为什么要进行傅立叶变换？一些回忆
- 答：这个就相当于一个展开问题，从一个域转化成为另一个域，而人看待问题时总喜欢在有限的范围内看到规律，于是就出现各种变换，例如在空域中我们不容易观察出图像的整体结构，那么将其转化到频域后可以看到轮廓和细节所占的比重
问：傅里叶变换在物理学中有什么应用具体点本人写论文，傅
- 答：傅里叶变换在物理学中有什么应用具体点本人写论文
: 很简单啊 傅里叶在于把一些离散的变量整合成一个跟π有关的周期函数,便于数据分析
问：傅里叶变换有什么用？
- 答：傅立叶的核心思想就是所有的波都可以用多个正弦波叠加表示。
这里面的波包括从声音到光等所有波。
所以，对一个采集到的声音做傅立叶变化就能分出好几个频率的信号。比如南非世界杯时，南非人吹的呜呜主拉的声音太吵了，那么对现场的音频做傅立叶变化（当然是对声音的数据做），会得到一个展开式，然后找出呜呜主拉的特征频率，去掉展开式中的那个频率的sin函数，再还原数据，就得到了没有呜呜主拉的嗡嗡声的现场声音。
而对图片的数据做傅立叶，然后增大高频信号的系数就可以提高图像的对比度。同样，相机自动对焦就是通过找图像的高频分量最大的时候，就是对好了。 - 答：可怜的娃，我就是被这个搞死的，呵呵。我只晓得FFT是将信号中各种成分以频率轴拉开的结果，就好比X坐标。。。。。
- 答：为什么计算机要处理信号的频域呢？因为信号的时域是整个时间轴上的，计算机是不可能处理这么大的数据量的，而一般信号都是窄带信号，也就是频率只有一个很小的区间，因此处理的信息量就会小的多所以计算机就是处理他的频域，关于怎么处理呢？计算机首先要对信号抽样，得一些离散值在量化就得到数字信号，计算机通过里面FFT（就是频域和时域的对应关系）等程序就可以对它的频域操作了，就是用滤波器来完成的
对图像的处理应该就如你所说，让图像信号经过一个低通滤波器就可以了，滤波器的传输函数是要通过计算的 谢谢！ - 答：“傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。”
问：傅里叶变换的意义
- 答：傅氏变换是将时域信号f(t)变换为频域函数F(ω)，即换个变量 (时间t换为→ω频率) 看信号变化规律。看出了什么东东？①看出复信号的模函数丨F(ω)丨随ω的分布规律；②看出复信号的幅角函数φ(ω)随ω的变化规律。幅角函数φ(ω)一般在 (-π/2 ~ π/2) 变化，前者对应频率 ω＝-∞，后者对应频率 ω＝∞。虚数单位( j )固然不可测量，可测量的是模函数丨F(ω)丨及幅角函数 φ(ω)。
- 答：傅里叶变换的意义：将时域问题转换到频域中解答，从而简化了问题的处理
- 答：我认为其还有更深层次的意义，主要的论述如下：
根据现在的弦理论，构成各种粒子的基本单元为高维度下震动的弦；
震动就得有频率；
量子力学理论告诉我们能量是不连续的；能量是一份一份的，其大小是由频率决定
相对论告诉我们，能量与质量是相等；
宏观时间的光学、声学、运动学，是微观的统计结果
那么宏观世界的事件发生习惯上以时间顺序进行排序，即对于无规律性的波动而言在时间轴上描述变的十分困难；但是当换种角度看问题，宏观时间的构成是由微观世界的不同的大量的粒子叠加而成，粒子是以不同频率震动的，拿对这些不同的震动进行统计的叠加得到的就是时域与频域的转化关系。
我想这就是傅里叶变换的自然哲学意义吧
问：傅立叶变换的作用？以及优缺点。
- 答：从傅里叶变换(或拉氏变换)可求得电路的系统函数H(jω) [ 或H(s) ]，而H(jω)能从理论上分析滤波器的特性: 是低通还是高通，是带通还是带阻，因此傅氏变换 (拉氏变换) 是设计滤波器的基础理论。此外傅氏变换也是信号调制、抽样的基础理论。
