フーリエラピッド変換（英語の高速フーリエ変換、FFT）は、DFTの直接計算よりも控えめな時間信号のフーリエ（DFT）の離散変換（DFT）の離散変換を計算できる数学的アルゴリズムです。DFTは、信号が異なる周波数コンポーネントで構成されている方法を説明する周波数ドメインの信号の数学的表現です。

控えめな時間とFFTで標識を計算して操作するために使用できるいくつかのプログラミング言語があります。

1 -Python：Pythonは、データ操作と信号分析に非常に人気のあるプログラミング言語です。NumpyやScipyなど、PythonのFFTを計算するために利用可能ないくつかのパッケージがあり、FFT計算を実行するための効率的で簡単な機能を提供します。

2 -MATLAB：MATLABは、信号分析と電子工学に広く使用されているソフトウェアプラットフォームです。非常に使いやすいFFTを計算するための組み込まれた関数があり、結果として生じる信号の視覚化と操作のためのさまざまなオプションを提供します。

3 -C/C ++：CおよびC ++は、正確な制御と優れた実行速度を提供する低レベルのプログラミング言語です。PythonやMatlabほど使いやすいことはありませんが、FFT計算の詳細な制御と高効率を必要とする特定のアプリケーションに非常に役立ちます。

要約すると、個人の要件と好みに応じて、これらのプログラミング言語のいずれかは、控えめな時間とFFTで標識を計算して操作する良いオプションになる可能性があります。
La Transformada Rápida de Fourier (Fast Fourier Transform en inglés, FFT) es un algoritmo matemático que permite calcular la Transformada Discreta de Fourier (DFT, por sus siglas en inglés) de una señal en tiempo discreto de forma más eficiente que con el cálculo directo de la DFT. La DFT es una representación matemática de una señal en el dominio de la frecuencia que describe cómo la señal está compuesta por diferentes componentes de frecuencia.

Hay varios lenguajes de programación que pueden utilizarse para calcular y manipular señales en tiempo discreto y FFT, incluyendo:

1 - Python: Python es un lenguaje de programación muy popular para la manipulación de datos y el análisis de señales. Hay varios paquetes disponibles para calcular FFT en Python, como Numpy y Scipy, que proporcionan funciones eficientes y fáciles de usar para realizar cálculos de FFT.

2 - MATLAB: MATLAB es una plataforma de software muy utilizada para el análisis de señales y la ingeniería electrónica. Cuenta con una función incorporada para calcular FFT que es muy fácil de usar y ofrece una amplia variedad de opciones para la visualización y manipulación de las señales resultantes.

3 - C/C++: C y C++ son lenguajes de programación de bajo nivel que ofrecen un control preciso y una gran velocidad de ejecución. Aunque no es tan fácil de usar como Python o MATLAB, puede ser muy útil para aplicaciones específicas que requieran un control detallado y una alta eficiencia en el cálculo de FFT.

En resumen, dependiendo de tus requisitos y preferencias personales, cualquiera de estos lenguajes de programación puede ser una buena opción para calcular y manipular señales en tiempo discreto y FFT.