对于实际的JPEG图像来说，这就是基本原理，剩下的只有一些额外的细节。
图像被分解为8x8块，每个块分别进行分解。我们使用一组频率来确定每个像素的亮度或暗度，然后是另外两组用于颜色，一组用于红绿色，另一组用于蓝黄色。我们为每个块使用的频率个数决定了JPEG图像的品质。
这是一个实际的JPEG图像，放大后我们可以看到细节。当我们改变JPEG品质水平时，可以观察出画质的区别。
让我们回顾一下：
- 傅里叶变换让我们输入一个事物，并将其分解为不同频率的成分
- 频率告诉我们有关数据的一些基本属性
- 并且可以通过仅存储重要的成分来压缩数据
- 我们还可以用傅里叶变换的原理，通过一堆圆圈制作看起来很酷的动画
这只是表面上的一些浅层次应用。傅里叶变换是一个非常强大的工具，因为将事物分解成不同频率是十分重要的分析方法。它们被用于许多领域，包括电路设计，移动网络信号，磁共振成像（MRI）和量子物理！
原文链接：https://github.com/Jezzamonn/fourier
译者：virtualwiz
编辑：『数据STUDIO』
