
abbr. 診斷功能測試(Diagnostic Function Test);離散傅裡葉變換(Discrete Fourier Transformation)
abbr. 密度泛函理論(Density Functional Theory)
Appendix 1 - Fortran DFT source program.
附錄1—Fortran DF t源程式。
Goertzel algorithm is a fast algorithm of DFT.
戈澤爾算法是離散傅立葉變換的一種快速算法。
Appendix 1 shows the Fortran DFT source program.
附錄1顯示了Fortran DF t源程式。
Design For Testability (DFT) techniques have been proposed.
可測試性設計(DFT)技術被提了出來。
Fast Fourier transformation is an effective, practical DFT algorithm.
快速傅立葉變換是一種有效、實用的信號DFT算法。
DFT 主要有兩個核心含義,分别應用于物理學/化學領域和信號處理/工程領域。以下是詳細解釋:
DFT 在此領域指密度泛函理論,是量子力學中用于研究多電子體系(如原子、分子、固體材料)電子結構的計算方法。其核心思想是:一個多電子體系的所有基态性質,僅由其電子密度分布函數唯一确定,而非傳統的複雜波函數。這極大簡化了計算。
基于 Hohenberg-Kohn 定理(證明基态性質由電子密度決定)和 Kohn-Sham 方程(将多電子問題轉化為在有效勢場中運動的非相互作用電子問題)。通過求解 Kohn-Sham 方程,可得到體系的電子密度、能量及其他性質。
相比更精确但計算量巨大的量子化學方法(如組态相互作用),DFT 在計算成本和精度之間取得了較好平衡,使其成為材料科學、計算化學和凝聚态物理中應用最廣泛的電子結構計算方法。
DFT 在此領域指離散傅裡葉變換,是将有限長度的離散時間信號(或序列)轉換到頻域進行分析的數學工具。它是連續傅裡葉變換在離散系統中的對應形式,也是快速傅裡葉變換(FFT)算法的基礎。
對于一個長度為 ( N ) 的複數序列 ( x[n] ) (( n = 0, 1, ..., N-1 )),其 DFT ( X[k] ) (( k = 0, 1, ..., N-1 )) 定義為: $$ X[k] = sum{n=0}^{N-1} x[n] cdot e^{-j 2pi k n / N} $$ 逆變換 (IDFT) 定義為: $$ x[n] = frac{1}{N} sum{k=0}^{N-1} X[k] cdot e^{j 2pi k n / N} $$
将時域(或空域)信號分解成不同頻率的正弦/餘弦分量,揭示信號的頻率成分(幅度和相位)。DFT 的輸出 ( X[k] ) 是離散頻率點(稱為“頻域樣本”或“頻率倉”)上的複數,表示對應頻率分量的信息。
DFT 的具體含義需根據上下文判斷:
DFT是多個領域中的專業術語縮寫,主要含義如下:
定義:DFT是傅裡葉變換在時域和頻域均離散化的形式,用于将有限長離散信號轉換為頻域表示。其數學表達式為: $$ X(k) = sum{n=0}^{N-1} x(n) e^{-jfrac{2pi}{N}nk} quad (0 leq k leq N-1) $$ 逆變換(IDFT)則為: $$ x(n) = frac{1}{N} sum{k=0}^{N-1} X(k) e^{jfrac{2pi}{N}nk} $$ 特點:
定義:集成電路設計中的關鍵技術,通過在芯片中嵌入測試邏輯,提升制造後的缺陷檢測效率。例如:
DFT的具體含義需結合上下文判斷。在數學和工程領域,離散傅裡葉變換和可測試性設計是兩大核心解釋,其他含義則屬于特定行業術語。如需更詳細的技術實現或應用案例,可參考來源網頁。
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