在C#中进行傅里叶变换并优化，可以考虑以下几个方面：
- 选择合适的库：C#中有一些优秀的数学库，如MathNet.Numerics，它提供了丰富的数学函数和算法，包括傅里叶变换。使用这些库可以大大简化代码并提高性能。
- 避免重复计算：在傅里叶变换中，有一些中间结果是可以重复使用的，例如离散余弦变换（DCT）的矩阵。通过将这些结果存储在变量中并在需要时重用它们，可以减少计算量并提高性能。
- 使用并行计算：C#支持多线程和并行计算，可以利用这些特性来加速傅里叶变换的计算。例如，可以使用Task Parallel Library（TPL）或Parallel LINQ（PLINQ）来并行化循环和计算。
- 选择合适的算法：根据具体的应用场景和需求，选择合适的傅里叶变换算法。例如，如果需要计算离散时间信号的傅里叶变换，可以选择快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT算法在计算效率和精度上都有很好的表现。
- 优化数据结构：在处理傅里叶变换时，经常需要处理大量的数据。因此，选择合适的数据结构对于优化性能至关重要。例如，可以使用数组、列表或稀疏矩阵等数据结构来存储和处理数据。
- 减少内存分配和垃圾回收：在C#中，频繁的内存分配和垃圾回收会影响性能。为了减少这种情况，可以考虑使用对象池或缓存等技术来重用对象和减少内存分配。
需要注意的是，傅里叶变换本身是一个计算密集型的操作，因此在进行优化时可能需要权衡计算效率和精度等方面的问题。同时，具体的优化方法还需要根据具体的应用场景和需求进行调整和选择。