在信号处理领域中，傅里叶变换（Fourier Transform）和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是两个重要的概念。尽管它们都用于分析信号的频率成分，但两者之间存在显著差异。

首先，从定义上来看，傅里叶变换是一种将时间域上的函数转换到频率域的技术，它可以应用于连续时间信号。它能够提供信号在各个频率上的幅度和相位信息。而离散傅里叶变换则是针对离散时间序列进行的一种数学运算，它是对连续傅里叶变换的一种近似实现。由于实际应用中我们通常只能处理有限长度的数字数据序列，因此需要使用DFT来代替连续的FT。

其次，在计算复杂度方面，由于DFT需要处理的是离散的数据点，所以其算法效率相对较低。特别是当样本数量较大时，直接计算DFT的时间复杂度为O(N^2)，这使得它在大规模数据处理中的实用性受到限制。为此，科学家们开发出了快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法，该算法极大地提高了DFT的计算速度，使其成为现代信号处理的核心工具之一。

再者，就应用场景而言，傅里叶变换更适合于理论研究以及那些不需要考虑硬件实现限制的情况；而离散傅里叶变换则广泛应用于数字信号处理系统的设计与实现过程中，如音频压缩编码、图像滤波等。

综上所述，虽然傅里叶变换和离散傅里叶变换都是基于相同的基本原理，但由于它们所面向的对象不同——一个是连续信号，另一个是离散信号——因此它们各自具有不同的特点和适用范围。理解这两者的区别有助于更好地选择合适的方法来解决实际问题。