dft是什么，下一个类似比特币暴富的机会是什么

虚拟币就算了，听我的千万别投机取巧dft是什么。

2017年我开始接触虚拟币，刚开始接触的是狗狗币，当时狗狗币的市值应该能排在前10吧。我当时在8毛钱一个的时候入手了几千个，现在赔得底掉。

后来开始接触IOST，刚开始投入了几千块，后来涨到2万多，但是人性的贪念觉得还会继续涨就没有卖，最后的结果几千块边两万多最后变成现在的几百块。

再后来接触了DFT，是一个虚拟交易平台的虚拟币。经历过8块、15块到现在的1块。你可想而知我有多惨。

至于比特币，作为币圈的老大，可能性也许会比较多，但是下次会是什么时候暴富，这个要问那些庄家，我等散货只有被大户割韭菜的命。虚拟币的长期价值看市场政策，短期价值就是看这些大户，之前的李笑来手里几十万的比特币，出身于新东方的英语老师但是身价比新东方创始人俞敏洪的身价还高，他曾经就说过割散户韭菜的问题，所以虚拟币比股票还善变，都是受资本控制的。不建议投机倒把，还是要踏踏实实的做自己的事情最好。

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这个问题，如果要严谨的从数学角度去推导，这是一门课的节奏。如果你感兴趣，可以阅读我之前写的文章。

这里，班长试图不用公式来解释这个问题。我先把你的图片，分成1-2-3-4，然后再单独说。

图3傅里叶级数 就是对于连续的、周期信号，我们可以用不同频率分量的正弦信号叠加去表示。如果我们已频率为横坐标轴，正弦函数的强度为纵坐标轴，我们画出的就是频域图像。很明显这个频域图像是离散的、非周期的。

就像一束白光经过三棱镜分解了一样。我们周期函数可以通过一组正交的指数信号进行表示。

图1傅里叶变换 对于连续的、非周期的信号，我们可以认为其时间轴上的周期为无穷大，这样就可以套用“傅里叶级数”的定义了。此时，周期无无穷大，那么在频域中，每个频率间隔会变成无穷小，整个频域图像变成连续的了。（这里如果想详细了解，可以看我的文章）

图2离散序列傅里叶变变换 我们在推导采样定理的时候，如果对于时间信号进行采样，相当于是在频域进行周期延拓。所以整个就是我们看到的图2的图像。所以此时频域图像是连续的、周期的。

到这里，我们发现，如果时域/频域是周期的，那么频域/时域就是离散的；如果时域/频域连续的，那么频域/时域连续是非周期的。

图4离散傅里叶级数 我们对图3的频域进行采样，那么必然在时域出现周期延拓。这就是DFS离散傅里叶级数。

这个时候，时域和领域都是离散信号，但都是周期无限的。如果我们只取一个区间信号去考虑，如周期为N，那么取0到N-1，此时就得到了DFT，离散傅里叶变换。

很明显，DFT在时域频域都是离散的，而且有限的信号，计算机可以方便的进行处理了。后续很多科学家为了减少计算机的运算量，推出了很多快速DFT算法，这就是FFT。

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