是的，这是一个复指数，频率由增量的“位置”确定（您的输入是）。写出傅里叶逆变换的积分，使用的定义，你会看到它在这个特定频率“选择”了被积分的复指数。$e^{2 \pi i f_0 t}$$f_0$$\delta(f - f_0)$$\delta$

附带说明：正向和反向傅里叶变换几乎是同一回事。例如，一个域中的矩形对应于另一个域中的 sin(x)/x（无论它是在时间还是频率上开始）。delta 也是如此：一个域中的脉冲对应于另一个域中的复指数。

您可以按如下方式实现逆 FFT（基于正向 FFT）：

1. 取共轭
2. 正向 FFT
3. 再次取共轭
4. 除以序列的长度

在 Matlab 中看起来像这样

n = 1024;
x0 = randn(n,1) + j*rand(n,1); % random sequence
fx = fft(x0);  % take the FFT
x1 = conj(fft(conj(fx)))/n; % inverse fft based on fw fft
% print an error metric how close we got to the orginal signal
fprintf('Error = %6.2f dB\n', 10*log10(sum( (x1-x0).* conj(x1-x0))./sum(x0.*conj(x0))));