La diferencia es que la transformación digital de Fourier (y también FFT) proporciona un vector de tamaño N (o M en algunos casos) que contiene sumas de N muestras.
Entonces, básicamente, cada punto de la transformación FFT es el resultado de una suma durante un cierto intervalo de tiempo de las muestras basadas en el tiempo. Es por eso que divides por N.
Puede considerarlo de esta manera: toma un intervalo de N muestras de su señal; luego, básicamente suma todas las muestras N veces, pero cada vez las multiplica para una función diferente, que permite extraer la información para una frecuencia específica (o rango de frecuencia, para ser más precisos).
Al final, en resumen, en lugar de tener N muestras, cada una asociada a un intervalo de tiempo, tiene N muestras (como antes) pero cada una de ellas está relacionada con el intervalo completo y describe el componente de la señal para un rango de frecuencia específico .
Solo para completar, hay cuatro casos de transformada de Fourier:
Transformada continua de Fourier, para señales continuas en el tiempo, en un intervalo finito, que proporciona una respuesta de frecuencia continua;
Serie de Fourier, que toma una señal continua y periódica y da la serie discreta de armónicos, de modo que con componentes discretos de frecuencia;
Transformada de Fourier discreta en el tiempo, el recíproco de (2), en el cual, a partir de una señal discreta en el tiempo, se realiza una función periódica en el dominio de la frecuencia;
Transformada digital de Fourier, que toma una señal discreta y periódica para dar un espectro discreto y periódico.
Entonces, transformar una señal periódica da un espectro discreto y viceversa.