Fast Fourier Transform
首先介绍几个概念：
1.卷积：设f(x)和g(x)是两个可积函数，令
那么h(x)就是f(x)和g(x)的卷积
但更常用的是离散的情况：
卷积的意义：如下图
首先将两个函数都用T来表示。
对其中一个函数做水平翻转：g(T)→g(-T).
加上一个时间偏移量，让g(t-T)能沿着 au轴滑动。
让t从-∞滑动到+∞。两函数交会时，计算交会范围中两函数乘积的积分值。
换句话说，我们是在计算一个滑动的的加权平均值。也就是使用g(-T).当做加权函数，来对f(T)取加权平均值。
最后得到的波形（未包含在此图中）就是f和g的卷积。
2.时域和频域：如下图
时域：可以理解为随时间变化
频域：把f(x)拆成若干个正弦波之后每个正弦波的强度。和每个正弦波的频率有关
如下图，傅里叶变换将函数的时域（红色）与频域（蓝色）相关联。频谱中的不同成分频率在频域中以峰值形式表示。
离散傅里叶变换（DFT）把时域信号变换为频域信号
时域乘积，频域卷积；频域卷积，时域乘积
而其逆变换（IDFT） vice versa
Reference：
Wikipedia