傅立叶变换在几乎所有物理领域都有应用。它们用于将一个变量转换为另一个变量的空间,这个空间要么更容易处理,要么更具信息量(例如,可以用电场强度来表示电磁波,但对于实际测量,我们希望将波表示为几个频率的总和(称为谱分解))
这与拉普拉斯变换的使用方式类似,但更适合于具有某些振荡行为的函数。
以及 
(注意,有些教科书在这些积分前面会有不同的因子)
== 例子
- 考虑一个电磁波
。确定波的强度作为频率
的函数。(对于任何物理专业的学生来说,这波只有一个频率应该很明显,所以我们可以用这个事实来检查我们的最终结果是否与预期相符)
应用傅立叶变换积分: 
为了做到这一点,我们需要记住一些恒等式,



使用第一个和第二个恒等式, ![{\displaystyle {\tilde {E}}(\omega )={\frac {E_{0}}{2i}}\ \int \limits _{-\infty }^{\infty }[e^{2\pi i(\omega _{0}+\omega )t}+e^{2\pi i(\omega _{0}-\omega )t}]dt}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f65a1a30571d2bf5e17cc55ac53f0a6dd45b1400)
从这里我们可以看到每个积分实际上就是一个狄拉克函数,我们可以把它简化为 ![{\displaystyle {\tilde {E}}(\omega )={\frac {E_{0}}{2i}}\ [\delta (2\pi (\omega _{0}+\omega ))+\delta (2\pi (\omega _{0}-\omega ))]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/600edf7c34a522a6f25992041b7795733a8a9af4)
这告诉我们,只有
和
频率的振幅不为零。但是作为物理学家,我们知道频率不会是负数,所以这与我们预期的结果一致(即只有一个频率存在)。