想咨询一下关于傅里叶变化与信号处理之间的联系是什么？的问题，大家能帮助我解答一下吗
不知道。????
对众多网友来说，可能第一次看到傅里叶变换的题目，更别说傅氏变换与信号处理间的联系是什么。因为这些高深的理论与计算问题应该是相关专业领域研究人员的事。
傅里叶何方神圣，他就是茫茫宇宙的一颗名星，编号是10101号的傅里叶星。法国杰出的物理学家，数学家。傅里叶曾跟随拿破仑东征西讨建立功勋。但傅里叶更痴迷於科学研究事业，在物理学数学领域作出了突出的成就，而得到世界人民的敬重。要么怎么能成为宇宙中永不陨落的名星。
好了言归正传，傅里叶变换在诸多学科领域都有应用。傅里叶变换亦是一种分析信号的方法，傅氏变换可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。在信号处理中，傅氏变换可将信号分解成频率谱，从而显示频率的幅值大小。傅氏变换能将信号从時间域值转换成频率域值。就是说把复杂的问题通过变换而间单的处理。
傅立叶是谁咱一点也没印象，但论变化与信号处理间的联系的话，还是有些可聊的句子，聊的对了就共勉，不对了就像耳旁风一样的一吹而过。变化的事无处不在，只要是有形的物体都存在这个问题，有些变的快，有些变的慢，一在体质的坚固性，二在风气的大小性。物质是这样，植物亦这样，都在被动的接受这种大自然的变化。但动物中的人类就不一样，会避重就轻的自我选择，这种有所选择的权利机构是什么？说白了，就是变化与信号处理之间的联系密码，按目前的说法就是读码器或解码器。科学家所创造的物件一代超过一代，从硬件到软件都在代代更新，是什么力量在推进这些所谓的先进产品，是人类历史中梦寐以求的一个谜，这个谜底在哪，通过计算机的芯片就能找到。芯片是什么，就是一张卡，是硬件的中枢神经元，与人的魂一样，主导着周身的系胞，只要通了电源，立码的就活跃起来。
在上位机上设计了一套产生模拟信号，以及从模拟信号中用快速傅里叶变换以及逆变换分解出正常信号和故障信号的算法。
从结果来看，效果不错。
可以在界面上输入正常信号、冲击信号、阻尼振荡的各种参数。
根据输入自动生成相对应的波形，
n:= 1024;
setlength(sdata, 0);
try
apeak := strtofloat(txtAPeak.text);
afreq := strtofloat(txtRPM.text);
tfreq := strtofloat(txtTfreq.Text);
tpeak := strtofloat(txtTpEAK.Text);
hfreq := strtofloat(txtHFreq.Text);
rdamp := strtofloat(txtdamp.Text);
afreq := afreq / 60;
ta := 1 / tfreq;
tan := round(ta * 100000);
tarn := random(tan);
tart := tarn / 100000;
except
end;
ntarh := tart;
impulsecount := 0;
setlength(impulsebuff, 0);
hascal := false;
for i := 0 to n - 1 do
begin
setlength(sdata, i + 1);
t := i / n;
sdata[i] := apeak * sin(2 * pi* afreq * t);
if(t >= tart) then
begin
tart := tart + 1 / tfreq;
setlength(impulsebuff, impulsecount + 1);
impulsebuff[impulsecount][0] := t;
impulsebuff[impulsecount][1] := tpeak;
inc(impulsecount);
end;
for j := 0 to impulsecount - 1 do
begin
vbl := tpeak * sin(2 * pi * hfreq * (t - impulsebuff[j][0])) *exp((impulsebuff[j][0] - t) / rdamp * 1000);
sdata[i] := sdata[i] + vbl;
end;
end;
calACC(sdata, n, 1024);
calBl(sdata, n, 1024);
傅里叶变换中最喜欢的公式之一，即解决了数学问题，又解释了特定信号在频域下的能量或功率问题。请说说你的见解吧
傅里叶变换将信号从时域转换到频域分析。变换是为了方便计算，便于分析，时域连续信号在时域看起来假如很复杂，有可能在频域看起来就很简单。
做一个类比：要做的信号处理，相当于一个混沌世界，傅立叶相当于盘古大神，开天辟地，傅立叶变化或者变换相当于开天辟地后，分出阴阳两极而后建立五行运行的天地大道
教育
2022-11-25取个好名字，确实很重要，无论工控，还是机器人行业，还是机器视觉行业！
比如，工控软件中把config翻译成“组态”，外行人都听不懂，其实组态就是图形化的配置，把各个图形元素关联好，并设置好对应的属性参数即可，至于各个元素是怎么关联的，都交给了软件来处理，说白了，就是傻瓜式操作，节省工控软件工程师的时间。组态确实比配置、分配要高大上。
又比如，移动机器人领域，AGV出现已经很多年了，是装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，近年来，出现了新名词AMR，与AGV本质上并没有大的不同的，不过是可利用实时地图构建软件对工厂内部绘制地图实现导航，结果做ARM的市场爆增，而做AGV几乎节节败退。
随着深度学习的发展，也出现了一些新名词，现在谈机器视觉都要谈transfomer，也就是变形金刚，外行人一看就蒙圈了。其实很相近的一个词传递函数，transfer function，在经典控制理论中上百年了，传递函数是脉冲函数脉冲响应、卷积、傅里叶级数、傅里叶变换和拉普拉斯变换等等的桥梁，是经典控制和信号处理的变形金刚。而深度视觉的变形金刚则是将较大的图像划分为单元，通过分单元处理像素，并对每个单元应用自注意力，快速处理大量训练数据集，从而产生越来越准确的分类，从而有一统深度学习之势。