轉載自一幅圖弄清DFT與DTFT,DFS的關係 - BitArt - 博客園 (cnblogs.com)
很多同學學習了數字信號處理之後，被裏面的幾個名詞搞的暈頭轉向，比如DFT，DTFT，DFS，FFT，FT,FS等，FT和FS屬於信號與系統課程的內容，是對連續時間信號的處理，這裏就不過多討論，只解釋一下前四者的關係。
首先說明一下，我不是數字信號處理專家，因此這裏只站在學生的角度以最淺顯易懂的性質來解釋問題，而不涉及到任何公式運算。
學過卷積，我們都知道有時域卷積定理和頻域卷積定理，在這裏只需要記住兩點：1.在一個域的相乘等於另一個域的卷積；2.與脈衝函數的卷積，在每個脈衝的位置上將產生一個波形的鏡像。(在任何一本信號與系統課本里，此兩條性質有詳細公式證明)
下面，就用這兩條性質來說明DFT，DTFT，DFS，FFT之間的聯繫：
先看圖片：
首先來說圖（1）和圖（2），對於一個模擬信號，如圖(1)所示，要分析它的頻率成分，必須變換到頻域，這是通過傅立葉變換即FT(Fourier Transform)得到的，於是有了模擬信號的頻譜，如圖(2)；注意1：時域和頻域都是連續的！
但是，計算機只能處理數字信號，首先需要將原模擬信號在時域離散化，即在時域對其進行採樣，採樣脈衝序列如圖(3)所示，該採樣序列的頻譜如圖(4)，可見它的頻譜也是一系列的脈衝。所謂時域採樣，就是在時域對信號進行相乘，(1)×(3)後可以得到離散時間信號x[n]，如圖(5)所示；由前面的性質1，時域的相乘相當於頻域的卷積，那麼，圖(2)與圖(4)進行卷積，根據前面的性質2知，會在各個脈衝點處出現鏡像，於是得到圖(6)，它就是圖(5)所示離散時間信號x[n]的DTFT(Discrete time Fourier Transform)，即離散時間傅立葉變換，這裏強調的是“離散時間”四個字。注意2：此時時域是離散的，而頻域依然是連續的。
經過上面兩個步驟，我們得到的信號依然不能被計算機處理，因爲頻域既連續，又週期。我們自然就想到，既然時域可以採樣，爲什麼頻域不能採樣呢？這樣不就時域與頻域都離散化了嗎？沒錯，接下來對頻域再進行採樣，頻域採樣信號的頻譜如圖(8)所示，它的時域波形如圖(7)。現在我們進行頻域採樣，即頻域相乘，圖(6)×圖(8)得到圖(10)，那麼根據性質1，這次是頻域相乘，時域卷積了吧，圖(5)和圖(7)卷積得到圖(9)，不出所料的，鏡像會呈週期性出現在各個脈衝點處。我們取圖（10）週期序列的主值區間，並記爲X(k)，它就是序列x[n]的DFT(Discrete Fourier Transform)，即離散傅立葉變換。可見，DFT只是爲了計算機處理方便，在頻率域對DTFT進行的採樣並截取主值而已。有人可能疑惑，對圖(10)進行IDFT，回到時域即圖(9)，它與原離散信號圖(5)所示的x[n]不同呀，它是x[n]的週期性延拓！沒錯，因此你去查找一個IDFT的定義式，是不是對n的取值區間進行限制了呢？這一限制的含義就是，取該週期延拓序列的主值區間，即可還原x[n]！
FFT呢？FFT的提出完全是爲了快速計算DFT而已，它的本質就是DFT！我們常用的信號處理軟件MATLAB或者DSP軟件包中，包含的算法都是FFT而非DFT。
DFS,是針對時域週期信號提出的，如果對圖(9）所示週期延拓信號進行DFS，就會得到圖(10)，只要截取其主值區間，則與DFT是完全的一一對應的精確關係。這點對照DFS和DFT的定義式也可以輕易的看出。因此DFS與DFT的本質是一樣的，只不過描述的方法不同而已。