学习中由于来自不同课程/知识的视角，经常迸发出一些小灵感，这里就用于收纳这些极其简短而难以独立成篇的idea。

1. 傅里叶变换在计算信号$x(t)$与基函数$e^{jwt}$的相关系数，以表现频域上的能量分布

   《通信原理》课程提供了时域信号的相关系数（Correlation Coefficient）与内积（Inner Production）的概念，两者在数学上等同，即$=\int\nolimits_R x(t)y(t)^*dt$，这与傅里叶变换的公式形式相同：$\mathcal{F}[x(t)]=X(w)=\int_R x(t)e^{-jwt}dt=$。
   此外，维纳-辛钦定理表明平稳随机过程的自相关系数的傅里叶变换就是其功率谱密度，至于为什么尚待挖掘。