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2024年6月1日发(作者：threadlocal结构)

fft采样点数

FFT（快速傅里叶变换）是一种快速计算DFT（离散傅里叶变换）

的算法。DFT是一种时域信号的频域表示，而FFT则是通过重新排列

DFT的计算方式，使得计算速度更快。FFT计算的基本步骤是：将时域

信号分成一定的长度，在每个小长度内计算DFT，然后通过将结果合并

来获得完整的DFT结果。在FFT中，采样点数对结果的影响很大，下

面将介绍FFT采样点数的重要性及其影响。

1.采样点数

采样点数是影响FFT计算结果的主要因素之一。这是因为在每个

小长度的DFT计算中，采样点数控制了离散频谱的采样率，这又决定

了离散傅里叶变换的精度。具体来说，采样点数越多，在离散频谱上

的数据点越密集，精度也就越高。

2.频率分辨率

采样点数与离散频率之间有关系。离散频率是按fs/N（fs是采

样频率，N是采样点数）的比率变化的，如果N增加，则相同的频率变

化将更加细微，频率分辨率也就会更高。高频分辨率通常意味着在频

谱中可能存在的信号更好地分离。

3.计算速度

在实际应用中，FFT计算速度的影响也很重要。一般来说，计算

时间与采样点数成正比，如果采用更大的采样点数，则所需的计算时

间就会更长。

4.动态范围

采样点数会影响动态范围。通常情况下，FFT的动态范围是有限

的，因为它的动态范围取决于离散频谱中的最大有效值。如果采样点

数过小，某些频率的高幅度信号将超出动态范围，因此，考虑到精度

和动态范围，选择合适的采样点数是至关重要的。

综上所述，FFT采样点数对结果的影响非常大。在选择采样点数

时，需要考虑到频率分辨率、计算速度和动态范围等因素。最终的目

标是获得一个高精度、高速度和高动态范围的FFT结果。


本文标签： 点数 采样 动态 范围 离散

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