nx(n)的傅里叶变换
nx(n)的傅里叶变换：
将一个时域非周期的连续信号，转换为一个在频域非周期的连续信号。
傅里叶变换可以包含3个大类：
CTFS和CTFT连续（C）时间（T）傅里叶（F）系数（S）/ 变换（T）
DTFS和DTFT 离散（D）时间（T）傅里叶（F）系数（S）/ 变换（T）
DFS和DFT 离散（D）傅里叶（F）系数（S）/ 变换（T）
或者我们也可以换一个角度理解：傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。所以说，钢琴谱其实并非一个连续的频谱，而是很多在时间上离散的频率，但是这样的一个贴切的比喻真的是很难找出第二个来了。
傅里叶就是这么个功能，将一个周期函数转成一系列的周期函数。比较正经一点的说，就是将时域转成频域。时域，就是能看到状态随时间变动的曲线。
总而言之，在我理解看来，傅里叶变换就是换了另一个维度来描述一个函数，这个函数对应实际生活中的事物，比如一段音频，我们想要加强其中的低音部分，时域的图像看起来高中低音在时域中是杂糅在一起的，我们无法将他们剥离开来，随便改动波形图中的一小部分，都会同时影响到高中低音。我们换个维度，就能把低音部分给抽取出来。
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