DC 项是 0 Hz 项，相当于窗口中所有样本的平均值（因此对于真实信号来说它总是纯真实的）。该术语确实来自 AC/DC 电力 - 所有非零 bin 对应于非零频率，即电气上下文中的“AC 分量”，而零 bin 对应于一个固定值，即信号的平均值，或电气术语中的“直流分量”。

就实际应用而言，DC 或 0 Hz 术语并不是特别有用。在许多情况下，它将接近于零，因为大多数信号处理应用程序倾向于滤除模拟级别的任何 DC 分量。如果您可能感兴趣，可以以通常的方式直接将其计算为平均值，而无需使用 DFT/FFT。

术语“DC”来自信号处理领域，当时信号实际上是铜线上的小电流......电信号通常作为小调制（“AC”）在强且固定的电流/电压上传输（ “直流”）。强大的固定电流通常决定了设计用于“处理”信号的电路的模拟组件的电气特性。例如，由多个晶体管组成的放大器将根据输入 DC 具有不同的电阻/延迟值。因此，模拟电路的设计者将指定一个特定的 DC，在该 DC 上信号可以被设备正确“处理”。

有许多类型的信号。事实上，许多信号在现实中都有一个频率。dc表示不是ac。但是交流信号有一点或适当的频率。在直流没有频率但有直信号的情况下，直流项没有频率，F(f=0)。

我不知道它是如何处理图像的（见下文），但对于音频，你有一个围绕中心线移动到正负的波形。这通常为零（音频为 -1 -> +1），但如果有偏移量，即。如果将所有正负样本值相加并最终高于或低于零，这就是直流偏移。

换句话说，“0Hz”表示该值应用于整个信号，即。它被添加（作为偏移量）到每个样本。带有通常不受欢迎的音频（某些算法不喜欢它），因此如果特定的录音或 ADC 转换器产生了不需要的 DC 偏移，您可以使用 DC 滤波器将其移除。

对于图像，直觉上我会假设它的工作方式相同。IE。它是图像中最暗的值。例如。如果最暗的像素不是真正的黑色而是（例如）深灰色，则该灰度值将是应用于每个其他像素的 DC/偏移值（来自真正的黑色）。但我不知道这是否真的适用于图像。