1、当输入信号的频率不是FFT分辨率的整数倍时，信号的能力就会向整个频域扩散，此时那些幅度比较小频点就会被覆盖，使得小幅度频点观察不出来，加窗之后可以防止能量外泄，这样就可以分析那些小幅度频点的特性来自quot高于一度quot。
2、为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。
3、加窗来尽可能减少在非整数个周期上进行FFT产生的误差数字化仪采集到的有限序列的边界会呈现不连续性加窗可减少这些不连续部分的幅值 加窗包括将时间记录乘以有限长度的窗，窗的幅值逐渐变小，在边沿处为0加窗的。
4、窗函数在FFT时一般都需要，因为FFT是要所测得的数据或给定的数据连接成为离散的周期函数，如果不加窗，可能会导致首位连接时出现错层，这样就会产生能量泄漏。
5、1 加窗可防止频谱泄漏，窗函数的各种特性可参考Evaluation_of_Various_Window_Functions_using_MultiInstrument_D1003pdf 若想最大限度地将某个频率的能量集中到其频率所对应的谱线附近可选。
6、原因如下数字信号处理离不开频域分析，一定会用到FFT做FFT之前又会用到窗函数FFT假设输入信号是整数个周期信号如果输入信号满足条件，则不需要加窗但实际上这两个条件几乎不能满足，FFT的这个假设会导致频谱泄露。
7、示波器的FFT运算就是快速傅里叶变换，通过傅里叶变换可实现实现时域信号和频域信号的转换，展示出时域信号的频率构成每一个波形都可以被分解成不同频率幅值正弦波叠加，FFT运算得到的频率点都是方波分出的谐波分量的频率。
8、因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号信号的频谱，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理加工最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一。
9、然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的傅里叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号信号的频谱，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理加工最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换。
10、目的 把声音图像都分解为N多个三角函数的叠加使用不同的基本函数去分解可以得到不同变换傅里叶变换只是其中一种，还是有拉普拉斯变换Z 变换等 意义傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦复指数信号。
11、因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号信号的频谱，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理加工最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号为什么我们要用正弦曲线。
12、因此，可以说，傅里叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号信号的频谱，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理加工最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换成时域信号从现代数学的眼光来看。
13、嵌牛导读总结一下信号处理中做FFT之后的作用和意义，以及常用的FFT的处理方法嵌牛鼻子快速傅里叶变换FFT嵌牛正文1为什么要做FFT首先在信号处理过程中，由于信号的多样性和不确定性，很多情况下对信号处理。
14、Xk=fftXn，4096fk=Fs*04095plotfk，absXkmaxabsXkxlabel#39Hz#39ylabel#39幅值#39title#39矩形窗#392Fs=1000T=1FsTp=01N=Tp*Fsw=100*pin=1NXn=24*sinw*n*T+12。
15、简单来讲，可以讲信号从时域变换到频域进行分析。
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