傅里叶变换在信号处理中的应用及其源代码

傅里叶变换是一种在信号处理领域中广泛应用的数学工具，可以将一个信号分解成不同频率的成分。它提供了一种将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域）的方法，从而使得信号的频谱特性得以清晰展示。本文将介绍傅里叶变换在信号处理中的应用，并提供相应的源代码示例。

在信号处理中，傅里叶变换可以用于分析信号的频谱特性、滤波、去噪、压缩等诸多方面。其中，最常用的是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。

下面是一个使用Python语言实现的简单示例，展示了如何使用FFT对一个离散信号进行频谱分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
fs = 1000  # 采样频率
t =