FFT находит много применения в анализе данных, особенно временном ряду и данных изображения, и особенно когда данные имеют периодическую природу или по крайней мере периодический компонент. FFT также находит применение в цифровой фильтрации. Существует много Алгоритмов бпф; они все вычисляют, Дискретное преобразование Фурье в O (n регистрируют n), операции, в то время как наивная реализация DFT является O (n^2).

Математически, преобразование Фурье соответствует ряду синусоид к входным данным - разоблачающие относительные преимущества периодических компонентов сигнала. Соответствие оптимально в наименьшем - ошибочный смысл в квадрате. В случае Дискретного преобразования Фурье периодически связываются синусоиды.

Связанные темы включают обвиняемого, ifft, обработку сигналов, свертку и функции окна.

Больше информации о FFT может быть найдено в статье Wikipedia о FFT