函数f（t）在无限区间上绝对可积。
傅里叶变换的条件：在一个以2T为周期内f（X）连续或只有有限个第一类间断点，附f（x）单调或可划分成有限个单调区间，则F（x）以2T为周期的傅里叶级数收敛，和函数S（x）也是以2T为周期的周期函数，且在这些间断点上，函数是有限值，在一个周期内具有有限个极值点，绝对可积。
理解傅里叶变换的平移和伸缩性质：时域信号拉伸，相当于频率降低，所以频谱要收缩。时域信号“伸缩”后，傅里叶变换要“缩伸”并乘一个系数，是因为频域“缩伸”后能量不守恒。
傅里叶变换时在频域对信号进行分析，可以把时域的信号看做是若干正弦波的叠加，傅里叶变换的作用正是求得这些信号的幅值和相位，有限的时域信号可以分解为傅里叶级数的形式，傅里叶变换和求傅里叶级数是一回事。
有关傅里叶变换的FPGA实现
傅里叶变换是数字信号处理中的基本操作，广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系，因此，在N较大时，直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而，快速傅里叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k/4k/8k点FFT的设计方法。
1时移特性的推导过程：
2频移特性的推导过程：
傅立叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
（1）基本性质——线性性质
线性linear，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性non-linear则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数；两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和。数学描述是：若函数f(x）和g(x）的傅里叶变换mathcal[f]和mathcal[g]都存在，α 和 β 为任意常系数，则mathcal[αf+βg]=α，mathcal[f]+βmathcal[g]；傅里叶变换算符mathcal可经归一化成为么正算符；
（2）频移性质
若函数f( x ）存在傅里叶变换，则对任意实数ω0，函数f(x) e^{i ωx}也存在傅里叶变换，且有mathcal[f(x)e^{i ωx}]=F(ω+ ω0 ）。式中花体 mathcal是傅里叶变换的作用算子，平体F表示变换的结果（复函数），e 为自然对数的底，i 为虚数单位 sqrt。
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