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1，审稿人问为什么要用dftd方法进行计算

那是人在算，DFT可以用计算机
我是来看评论的

审稿人问为什么要用dftd方法进行计算

2，什么是DFT如何在模拟设计中运用

DFT是design for test的缩写，就是可测试性设计或可测性设计关于具体应用和设计可以搜索一下，我以前看到过这方面的理论
同问。。。

什么是DFT如何在模拟设计中运用

3，动销率计算公式

动销率强调的是款式种类，动销率公式为：动销率=（动销品种数 ÷ 仓库总品种数）*100% 。
销售sku/总sku*100%or销售sku/进货sku*100%
销售sku/总sku*100%or销售sku/进货sku*100%
动销率公式为：动销率=（动销品种数 ÷ 仓库总品种数）*100% 。
动销率是什么？请明确一下

动销率计算公式

4，请专业人士帮忙解释一下关于傅立叶DFT和FFT是怎么一回事以及

离散傅立叶变换(DFT)和快速傅立叶变换（TheFastFourierTransform,FFT）快速傅立叶变换（TheFastFourierTransform,FFT）是离散傅立叶变换（DiscreteFourierTransform,DFT）的一种快速算法，它是库利（Cooley）和图基（Tukey）于1965年提出的。FFT使DFT的次数由N^2减少到Nlog2(N)次，使DFT应用于实际变为现实，使DFT进一步得到完善。1976年，S.Winograd等人提出一种新算法：Winograd快速变换（WinogradFastFourierTransformAlgorithm），该算法是基于中国剩余定理提出的，比FFT的运算速度更快。因我也知之深浅，只作下面三点说明：1.FFT是通过DFT运算中存在对称性和周期性而做的化简。2.FFT可以通过对时间参量或者频率参量不断分解为奇偶表达式，再做进一步改进，分别称为时间抽取法和频率抽取法。3.matlab给出的FFT介绍实际是DFT的表达式，未作DFT向FFT的简化过程说明，但计算过程内核是FFT。（N=1024时FFT比DFT快一百多倍）

5，期货中的MACDDIFDEA分别是怎么算的

DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG); DEA:EMA(DIF,MID); 默认参数SHORT=12,LONG=26,MID=9,然后close就是当天收盘价； EMA(X，N)求X的N日指数平滑移动平均。算法是： 若Y=EMA(X，N)，则Y=〔2*X+(N-1)*Y〕/(N+1)，其中Y表示上一周期的Y值。 KDJ中K、D、J的计算方法： RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D; 默认参数：N=9,M1=3,M2=3 LLV(LOW,N),就是N天内最低价的最低价， HHV(HIGH,N）就是N天内最高价的最高价。 至于SMA的计算方法也有点复杂，看你需要不。。 每天的的值只要代入相应的收盘价，最稿价最低价就可以计算出来了。 恩，还有，在编程界有一个说法就是，编写函数的未必知道函数有什么用途，精通函数用途的未必会编写这一个函数。所以如果要精通这两个指标的，我们未必可以知道这两个指标的作者为什么这样写……理解起来的确很复杂。说起来更复杂，不知道小霞施主明白了没有。。。

6，DFT DTFT FFT有啥区别

对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的5hz叫基频）。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且，对于周期信号有一个特点，信号的周期越长，信号的基频越小。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号，那么它的基频就是无穷小，这样它的频率组成就编程了连续的了。求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换。包括这样几种： DTFT（时间离散，频率连续） DFT（时间和频率都离散，可在计算机中处理） FFT（DFT的优化算法，计算量减少）
1.dft dtft fft有啥区别 对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的5hz叫基频）。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且，对于周期信号有一个特点，信号的周期越长，信号的基频越小。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号，那么它的基频就是无穷小，这样它的频率组成就编程了连续的了。求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换。包括这样几种： dtft（时间离散，频率连续） dft（时间和频率都离散，可在计算机中处理） fft（dft的优化算法，计算量减少）2.离散傅里叶变换dft和离散时间傅里叶变换dtft的区别是啥 离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换。离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)z变换。当时域信号为连续信号时，用连续时间傅里叶变换；为离散信号时，用离散时间傅里叶变换。 离散时间傅里叶变换（dtft，discrete time fourier transform）使我们能够在频域（数字频域）分析离散时间信号的频谱和离散系统的频响特性。但还存在两个实际问题。 1. 数字频率是一个模拟量，为了便于今后用数字的方法进行分析和处理，仅仅在时域将时间变量t离散化还不够，还必须在频域将数字频率离散化。 2. 实际的序列大多为无限长的，为了分析和处理的方便，必须把无限长序列截断或分段，化作有限长序列来处理。 dtft是对任意序列的傅里叶分析，它的频谱是一个连续函数；而dft是把有限长序列作为周期序列的一个周期，对有限长序列的傅里叶分析，dft的特点是无论在时域还是频域都是有限长序列。 dft提供了使用计算机来分析信号和系统的一种方法，尤其是dft的快速算法fft，在许多科学技术领域中得到了广泛的应用，并推动了数字信号处理技术的迅速发展。

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