横河示波#记录仪#DL850E具有强大的分析功能，能够#帮助#工程师们更高效地进行数据分析，其中FFT分析是常用的功能之一。但很多工程师在初次使用时会感到迷惑，不知道怎样才能得到想要的分析结果。下面是对DL850E的FFT功能进行详细的介绍。

　　什么是FFT功能？

　　所谓FFT，就是运用傅里叶变换，将波形从时域变换到频域的方法。原信号经过傅里叶变化后得到的波形称为频谱。使用频谱分析可以清晰地看出信号中各个#频率#成分的含量及信号失真造成的影响。

　　FFT的分析结果有哪些相关项？

　　采样定理是美国电信工程师H.奈奎斯特在1928年提出的，在数字信号处理领域中，采样定理是连续时间信号(通常称为“模拟信号”)和离散时间信号(通常称为“数字信号”)之间的基本桥梁。该定理说明采样#频率#与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据。即在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样#频率#fs.max大于信号中最高#频率#fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样#频率#为信号最高#频率#的2.56～4倍。

　　对于FFT频谱分析来说N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样#频率#为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个#频率#值以及该#频率#信号的幅值和相位。第一个点对应的#频率#为0Hz(即#直流#分量)，最后一个点N的下一个点对应采样#频率#Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号#频率#：

　　Fn=(n-1)*Fs/N

　　这表明，频谱分析得到的信号#频率#最大为(N-1)*Fs/N对#频率#的分辨能力是Fs/N。采样#频率#和采样时间制约着通过FFT运算能分析得到的信号#频率#上限，同时也限定了分析得到的信号#频率#的分辨率。

　　FFT结果有对称性，通常我们只是用前半部分的结果，也就是小于采样#频率#一半的结果。同时也只有采样#频率#一半以内、具有一定幅值的信号#频率#才是真正的信号#频率#。

　　简单来说FFT频谱分析#频率#上限为采样率的一半。举例来说：采样率为1Ms/S的原始数据，FFT分析频谱的上限即为500KHz；当FFT点数设为10K时，#频率#的分辨率100Hz。

　　高频混淆

　　看过上面的讲解后，大家是否会有疑问，如果信号中包含的#频率#成分超过了频谱分析的#频率#上限，会怎么样呢? 这里就涉及到FFT频谱分析中，信号缺失混淆的问题了。

　　所谓的高频混淆：在重复波形上通过执行A/D转换进行FFT运算时，超过采样#频率#一半的#频率#成分将被识别成#低频#率成分，这种现象称为混淆现象。

　　

　　如上图所示，采样率不足时，由采样点复现的波形#频率#低于实际信号的#频率#

　　在实际FFT分析中经常会由于采样不足，导致FFT频谱的某个高频点发生偏移，形成错误的FFT频谱图。

　　使用FFT功能的实例

　　FFT分析最常见的作用就是观察信号中特定#频率#的成分，下面结合实例进行说明。

　　如下图所示，原信号为#频率#1kHz的方波。仪器设置的采样率为1MS/s.进行FFT分析后的结果显示在原波形下方的窗口中。其中横轴为#频率#，纵轴一般表示该#频率#成分幅值的对数，单位为dB。

　　

　　根据采样定理，FFT功能能够分析的最大#频率#为采样率的一半，在本#测试#实例中是500kHz。

　　

　　当FFT点数设为10K时，#频率#分辨率为100Hz

　　

　　当FFT点数设为20K时，#频率#分辨率为50Hz

　　

　　可以看到，如果需要测量该方波的3次谐波(#频率#3kHz)、5次谐波(#频率#5kHz)，上面的两种设置都可以得到需要的分析结果。综上，当需要观察信号中特定#频率#的成分时，只要确保该#频率#是#频率#分辨率的整数倍即可。而#频率#分辨率则可以通过更改采样率与FFT点数来进行设置。

　　以上是使用DL850E的FFT功能进行频谱分析的基础讲解，汽车、新#能源#等众多行业对此有广泛的应用，欢迎各领域的工程师咨询详情。