1、区别主要体现在以下几个方面DTFTdftfft区别的频率范围是连续的dftfft区别，通常用复指数序列expjwn表示，而DFT是DTFT的离散抽样，其输出是离散的点，与N序列长度相关DFT的出现源于计算机技术的需要，因为计算机只能处理离散数据，而FFT正是为dftfft区别了提高计算效率FFT不仅仅适用于DFT，它的出现还促进dftfft区别了其他计算问题的。

2、1含义不同DTFT是离散时间傅里叶变换，DFT是离散傅里叶变换，FFT是DFT的一种高效快速算法，也称作快速傅里叶变换2性质不同DTFT变换后的图形中的频率是一般连续的coswn等这样的特殊函数除外，其变换后是冲击串，而DFT是DTFT的等间隔抽样，是离散的点快速傅里叶变换FFT其实是一种对。

3、IDFT对于有限长的序列dftfft区别我们可以使用离散傅立叶变换，IDFT是对序列傅立叶变换的等距采样FFT并不是与IDFT不相同的另一种变换即原理是一样的，而是为了减少IDFT运算次数的一种快速算法它是对IDFT变换式进行一次次的分解，使其成为若干小点数IDFT的组合，从而减小运算量常用的FFT是以2为基数。

4、DFT将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的线性组合在实际应用中，DFT用于计算连续时间信号在离散时间点的傅里叶变换因此，DFT在实际工程中使用最广泛在理论分析中，傅里叶变换FT和傅里叶级数FS是处理周期性和非周期性信号的工具傅里叶变换可以将信号从时间域转换到频域，而傅里叶级。

5、离散傅里叶变换DFT和离散时间傅里叶变换DTFT之间的区别在于，DTFT实质上是单位圆上的双边Z变换当时间域信号为连续信号时，我们使用连续时间傅里叶变换而当时间域信号为离散信号时，我们使用离散时间傅里叶变换DTFT能够在数字频域分析离散时间信号的频谱和离散系统的频响特性，但在实际应用中存在两个。

6、比较DFT与FFT，运算量是两者之间一个显著的区别点一般情况下，FFT的运算量远小于DFT以1024点为例，FFT需要进行约144次乘法运算，而DFT则需要进行约6次乘法运算，这意味着DFT的运算量大约是FFT的72倍然而，在实际应用中，DFT中的乘法可以是实数与复数的相乘，而FFT需要进行复数与复数的乘法。

7、离散时间信号的分析中，离散时间傅里叶变换DTFT对离散信号在频域进行分析，其频域结果是周期性的离散傅里叶级数DFS适用于离散周期信号，而离散傅里叶变换DFT适用于有限长序列的频域分析，其结果与DTFT相同，但计算更为高效快速傅里叶变换FFT是计算离散傅里叶变换的高效算法，显著降低。

8、记着FFT从本质上来说和DFT没有任何区别，它只是DFT的一种快速的实现方法而已，比如你要用工具来计算1024个点的DFT来分析一个信号的频谱，用原来的DFT算法比起FFT算法要慢很多，仅此而已从软件和硬件的角度看，实现同样点数的FFT比DFT要快和省程序空间DSP的书籍都会解释为什么FFT实现起来会快一些最后理解。

9、No1模块划分包括参数快速傅里叶变换FFTDFT频谱分析和应用 No2参数解析DTFTDFS和DFT的定义及它们之间的关系 No3 DFT频谱分析过程采样截短和DFT的栅栏效应 No4 FFT两种实现方法及其优化 No5 FFT的应用，包括IDFT实数序列DFT线性卷积和相关函数 通过思维导图，我们将看到。

10、FFT算法有多种实现方式，其中最常见的以2为基数的FFT具有很高的运算效率，其程序结构也相对简单，使用起来非常方便FFT算法主要分为两种基本类型按时间抽取DIT和按频率抽取DIF这两种方法分别从时间域和频率域的角度出发，对DFT进行逐步分解，以实现快速计算如果你想要深入了解这些内容，不妨。

11、离散傅里叶变换定义DFT是将时间域和频率域都离散化的傅里叶变换，适用于分析有限长度的离散信号的频率成分作用它允许我们从离散的时间信号中提取出频率信息，从而更好地理解信号的频率组成公式DFT的公式反映了时间域信号与频域信号之间的转换关系快速傅里叶变换定义FFT是DFT的一种高效。

12、6 离散时间序列的傅里叶变换DTFT是DFS与DFT之间的桥梁，通过周期延拓和离散化，将离散信号映射到频域7 离散傅里叶变换DFT是对有限长序列进行周期化处理的方法，而快速傅里叶变换FFT是其高效的计算工具，用于频谱分析8 FFT可以计算频率成分区分直流与交流振幅，以及计算初相角，即。

13、一两者的实质不同1离散傅里叶变换DFT的实质离散时间傅里叶变换2离散时间傅里叶变换DTFT的实质序列的傅里叶变换二两者的结果不同1离散傅里叶变换DFT的结果傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究。

14、与此相对，离散傅里叶变换DFT则更加灵活，它不限制输入序列的点数DFT能直接处理任意长度的序列，无需进行额外的周期延拓处理因此，在某些应用场景中，使用DFT可能更为便捷总结而言，FFT和DFT各有优势如果满足特定的分析需求，两者在计算结果的准确度上是相同的选择使用哪种方法，取决于具体的。

15、为了使信号可被计算机处理，进一步对频域进行采样，即进行周期性采样，得到离散傅立叶变换DFTDFT实质上是DTFT的周期采样与主值截取，目的是简化计算并适应计算机处理需求快速傅立叶变换FFT是DFT的一种高效算法，用于快速计算DFT，广泛应用于信号处理图像处理通信等领域FFT的本质仍然是DFT。