對信號中的頻率分量進行分析是十分重要的，因為他們常常會在設計中引起噪聲，一旦超出允許的公差，就可能進而導致器件發生故障功能失常。嚴重的還可能導致電壓尖峰，損壞器件。如果我們在設計的時候沒有進行正確的測試，那么上述問題就很可能發生。那么如何對信號進行頻率分量的分析呢？

也許大家會認為這個活只有頻譜分析儀能干，但實際上示波器也能部分勝任，示波器除了時域分析外，還有一個FFT的功能，就可以用來做這個事。FFT是快速傅里葉變換的縮寫。簡單的說，FFT其實是一種算法，可以幫助我們對時域信號進行分離，然后再將這些分離的信號轉換到頻域，此時示波器將從時域轉換成頻域，顯示的是信號幅值與頻率之間的關系。

如下gif圖所示，可以清楚的看到示波器是如何將信號從時域轉換成頻域的。

FFT的菜單欄中，包含FFT運算頻譜類型的選擇，可以選擇線或者分貝來作為幅值分別以V-Hz或dB-Hz被繪制在示波器顯示屏上。當FFT開啟的時候，可以看到水平軸的時基從時間變成了頻率，垂直軸單位變為V或者dB。

頻譜類型下方是觸發源的選擇，這個比較好理解，要對哪個通道進行FFT運算，我們就選哪個通道為源。

源下方是四種不同的FFT窗，分別是矩形窗、哈明窗、布萊克曼窗、漢寧窗。那么為什么FFT會有不同的窗選擇呢？

因為FFT算法計算頻譜信號采樣時，只能得到采樣點的信息， 不可能對無限長的信號進行測量和運算，而是取其有限的時間片段進行分析，因此忽略了采樣間隔中數據信息，這是不可避免的，也稱之為柵欄效應。示波器是對有限長度的時間記錄進行FFT變換，FFT算法是假設時域波形是不斷重復的。這樣當周期為整數時，時域波形在開始和結束處波形的幅值相同，波形就不會產生中斷。但是，如果時域波形的周期為非整數時，就引起波形開始和結束處的波形幅值不同，從而使連接處產生高頻瞬態中斷。在頻域中，這種效應稱為泄漏。因此，為避免泄漏的產生，在原波形上乘以一個窗函數，強制開始和結束處的值為零。

而不同的窗函數采用不同的算法，在不同的情況下有著各自的優勢。窗函數會改變頻域波形，讓頻譜形成方便我們觀察的樣子，但是本質上不會消除頻譜泄露，不同的窗函數都有其獨特的特性，我們只需要根據測量需要選擇即可。

同時，測量時要注意以下幾點：

1.由于FFT是一個數學函數，對于數學函數來說處理的數據越多，他就越準確。因此測量的時候，我們要把存儲深度打大，時基盡量打大，這樣頻率分辨率才更高。如下面兩張圖分別是時基打到200μs和2ms的對比，可以清楚的看到，2ms時基下的FFT效果要好很多。

但也要注意時域信號長度不是越長越好，因為示波器的存儲深度有限，波形記錄時間越長，采樣率越低，可能導致源波形失真。一般來說，在時域圖上最少出現4到8個波形周期的波形時長是比較合適的。

2.具有直流成分或偏差的信號會導致FFT波形成分的錯誤或偏差，為減少直流成分我們可以選擇交流耦合方式。

3.在獲取周期性信號時，應使用平均采樣模式來降低信號噪音。建議平均數不小于16。

FFT在電子測量中可以幫助找到噪聲干擾源，測試濾波器和系統的脈沖響應，抖動分析，諧波功率分析，電磁干擾分析、頻率響應分析等。

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