在信号分析与处理中，FFT可以将时域信号转换至频域，以获得信号的频率结构、幅度、相位等信息。正确使用FFT功能可以帮助工程师快速定位干扰信号来源，进行故障定位和分析，本文将对此做重点分析。
什么是FFT
快速傅立叶变化简称FFT，其实FFT就是DFT（离散傅立叶变化）的一种快速算法，通过时间抽取或频率抽取算法来加快变化过程，数据由时域转换为频域的过程我们称为傅立叶转换（图1），由于转换后的频域数据是不连续的，所以为离散傅立叶转换。其中转换后得到的频谱图中频率不为零且幅值最大的一般都是基波。
图1 频域与时域转换示意图
FFT分析在示波器中的应用
使用FFT运算功能可查找串扰问题、在模拟波形中查找由放大器非线性引起的失真问题或用于调整模拟滤波器。示波器支持通过FFT运算完成以下工作：
・测量系统中的谐波分量和失真；
・测量直流电源中的噪声特性；
・分析振动。
图2 FFT菜单
图3 FFT分析界面
如图所示为FFT分析界面。
FFT参数
示波器的FFT分析功能性能如何，需要关注以下三个参数：
・样本点数N
・频谱分辨率Δf
・采样率Sa
1、样本点数N
此样本点数指用于计算FFT的点的数量。示波器存储点数要满足大于频谱分析点数。以ZLG示波器为例，ZDS1000系列示波器运行状态下可分析最大的样本点数为10K，停止状态下最大点数为100K。ZDS4000/ZDS5000系列示波器运行状态下可分析最大的样本点数为100K，停止状态下最大点数可达4M。
2、频谱分辨率Δf
频谱分辨率Δf指示波器最小能分辨的频率，即两个相邻频点之间的频率间隔。
图4 频谱分辨率截图
为了更具体的理解频谱分辨率，我们可以把它想象成尺子，尺子可测量的最大长度可理解为频谱分析的最大频率，尺子中标识的最小刻度即为频谱分辨率。如图4所示，图中两把尺子长度皆为5cm，第一把尺子的最小刻度达到2mm，第二把尺子的最小刻度为1cm。显然第一把尺子比第二把尺子更精确。
3、采样率Sa
采样率Sa指用于FFT分析的每秒采集的点的数量。Nyquist采样定理是示波器对模拟信号进行采样数字化是必须满足的约束条件，即示波器对信号的采样率Sa也需≥最大频率的两倍才能无失真的恢复信号。Sa决定能够分析的最高频率的频点(1/2采样率)，想要分析最大频率为1G的信号，采样率需达到2G甚至更大。如图 5所示，此时可分析的最大频率为2Ghz，采样率显示为4Gsa/s。
图5 采样率和频域示意图
FFT应用案例分析：电源纹波
1、电源纹波测试注意点
・探头的选择，需要结合探头的耐压范围和被测信号的电压范围来选取，同时还要考虑探头衰减比对本底噪声的放大作用。
・接地方式的选择，应该尽可能地降低接地回路，如使用接地弹簧。这样既能改善幅频曲线，又能降低电磁辐射的干扰。
图6 接地弹簧示意图
