把功率正交和能量正交分开，我觉得是在OFDM领域的一大成就；那么今日，把离散频谱与连续频谱的能量正交分开，我觉得是另外一大成就。

  以前我一直认为，能量正交只有离散频谱这种情况，也就是信号由各个正交子载波合成，因此可以用DFT分解。

  现在，我认识到，特定连续频谱的信号，也是可以正交的，比如频率差为基波整数倍的sinc函数（sinc函数在时域上，对应矩形窗函数）。

  这样，我对OFDM技术的理解，应该是更深化、更完备，也与大家有了更多的共同点了。

  不过，话又说回来，以上说的能量正交只是数学意义上的能量正交，也就是满足了正交的积分定义。

  如果回到工程上，要用DFT从混合信号中提取能量，连续频谱的正交信号是无法处理的。换句话说，DFT只能分解离散频谱的混合信号，不能分解连续频谱的正交信号。

  因此，我们可以把能量正交的信号分为算法正交和非算法正交的两种类别，分别对应离散频谱和连续频谱。

  当然，你不用DFT，硬要用积分的方法来分解信号的能量，也是可以分解出来，但是离开了FFT算法，处理效率会很低，应该没有人会这样做。

  有人会讲，通信系统中的信号波形都是基于矩形窗函数，也就是连续频谱，那不就意味着算法正交无法实施了吗？

  好在天无绝人之路，我们只要假定OFDM符号是周期化的、连续的，就可以把连续频谱转换为离散频谱，从而应用DFT。

  BTW，你对“正交面面观”的意见，请单独发一个贴来讨论，不必直接在原帖中回复。

  应该说，大家的讨论使得我对OFDM技术的理解又深入了一步。

我很赞同OFDM子载波频率离散的说法，其实这个从3G演进那本书的公式就可以得出这个结论，我个人觉得这是理解OFDM的最关键一步。

但是我不赞同的是， 对于tom说的连续频谱正交的说法，举例矩阵窗波形和他的频谱来佐证，但是貌似后面是直接截取了矩阵窗又幅度那部分出来了，要明白矩阵窗要得出那个频谱是要包括幅度为0的部分的，要不然它的频谱不是那样的形状的。

从tom这次的更新可以看到，在理解OFDM的过程中面临的问题和我之前遇到的状况有点相似，自己的理解貌似和其他参考书的不一样，尽可能想找到一些共同点，往往看到好像有点相同了，就以为是对的。这能说这方面的知识没有什么书本描述的足够易懂。

  至于矩阵窗函数，你认为我是怎么定义的？

  说起来，参考书的内容应该是不完整，只考虑了一种能量正交的模式。