欧拉公式表明，\(\cos(3t) = \frac{e^{j3t} + e^{-j3t}}{2}\)。我们知道，直流信号的傅里叶变换结果是\(2\pi\delta(\omega)\)。依据频移性质，可以推导出\(e^{j3t}\)的傅里叶变换为\(2\pi\delta(\omega-3)\)。通过线性性质的应用，\(\cos(3t) = \frac{e^{j3t} + e^{-j3t}}{2}\)的傅里叶变换为\(\pi\delta(\omega-3) + \pi\delta(\omega+3)\)。

具体来说，当我们处理\(\cos(3t)\)的傅里叶变换时，首先根据欧拉公式将其转换为指数形式。我们知道，\(\cos(3t)\)可以表示为两个复指数信号的和的一半。由于直流信号的傅里叶变换是常数乘以\(\delta\)函数，因此我们能够利用频移性质来处理\(\exp(j3t)\)的变换，得到\(\delta\)函数的特定形式。接着，利用线性性质，将\(\cos(3t)\)的表达式代入，最终得到其傅里叶变换的结果。

这个过程展示了如何通过基本的傅里叶变换性质，来计算复杂信号的变换。通过这种方法，我们可以更深入地理解信号在频域中的表现，这对于信号处理和分析具有重要意义。

傅里叶变换是分析信号在频域特性的一种强大工具。在这个例子中，我们展示了如何利用欧拉公式和基本变换性质，来计算\(\cos(3t)\)的傅里叶变换。这种变换不仅帮助我们从时域转换到频域，还能提供关于信号频谱的重要信息。

对于\(\cos(3t)\)，其傅里叶变换的结果表明，该信号在频域中包含两个尖峰，分别位于\(\omega = 3\)和\(\omega = -3\)。这意味着\(\cos(3t)\)在频率3和-3处有能量集中，而在其他频率上能量为零。这种特性对于信号分析和设计滤波器等应用具有重要意义。

总之，通过傅里叶变换，我们能够更全面地了解信号在不同频率上的分布情况，这对于信号处理和通信系统的优化具有重要作用。