噪声是指在信号中包含的不希望的干扰成分。在信号处理中，噪声是一个重要的概念，因为它会对信号的质量和可靠性产生重要影响。

傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，可以将信号表示为一系列复数的和。通过对噪声进行傅里叶变换，我们可以在频域中观察到其频谱特征，了解噪声在不同频率上的能量分布情况。

对于连续信号而言，噪声的傅里叶变换有如下形式：

F(ω) = ∫[−∞, +∞] f(t)e^(−jωt) dt

其中，F(ω)表示信号在频率ω处的复数幅度，f(t)是信号在时刻t的幅度。

对于离散信号而言，噪声的傅里叶变换有如下形式：

F(k) = Σ[n=0, N-1] f(n)e^(-j2πkn/N)

其中，F(k)表示信号在频率k处的复数幅度，f(n)是信号在时刻n的幅度，N为信号的采样点数。

噪声的傅里叶变换结果可以用频谱表示，频谱图可以展示噪声在不同频率上的能量分布情况。通过观察频谱，我们可以判断噪声是否具有特定频率成分，以及噪声的主要能量集中在哪些频率范围内。

在实际应用中，对噪声进行傅里叶变换有以下几个常见目的：

1、 噪声滤波：通过观察噪声的频谱，在频域上对噪声进行滤波操作，去除或减弱特定频率上的噪声成分，从而提高信号的质量和可靠性。

2、 频谱分析：通过观察噪声的频谱，可以分析信号中的噪声成分，了解其能量分布情况，进一步分析信号的特性和性能。

3、 噪声特性研究：通过对噪声进行傅里叶变换，可以研究噪声的统计特性，如功率谱密度、方差等，了解噪声的统计规律和生成机制。