ちょっとまとめる．
周期性を持つ信号を，異なる角周波数を持つ複数の正弦波と余弦波の線形和で表す変換．
異なる角周波数を持つ正弦波，余弦波の集合は，基本周波数を持つ正弦波と余弦波を周波数軸方向へ拡大した信号とみなせる．つまり，フーリエ変換は，正弦波と余弦波を拡大縮小した信号の線形和で周期性を持つ信号を表す変換とみなす事が出来る．
あくまでも，信号に対して周期性を仮定しているため，時間(空間)軸上のデータは全て周波数軸のデータへと変換される．そのため，時間軸方向に変化するような信号に対しては利用出来ない(適用自体は出来るが･･･)．
このように，時間軸方向に変化するような信号に対しては，窓フーリエ変換を適用する．
簡単に言ってしまえば，信号に窓関数をかける事で，信号の一部のみを抽出してからフーリエ変換を行う変換．この変換は，信号は局所的には周期性を持つという仮定をしている事になる．
窓関数は，矩形，ハミング，ブラックマン、etc.とある．窓関数の幅を小さくすれば，空間軸方向への変化に対して敏感になるが，データ数が少なくなってしまう．一方で，幅を大きくすると，周波数領域での表現能力は上がるものの，空間軸方向の変化に対しては鈍感になってしまう．
