fft中物理分辨率与计算分辨率的区别

在FFT中，物理分辨率和计算分辨率是两个不同的概念。

物理分辨率是指在频谱分析中能够有效分辨出两个频率成分之间最小的频率差。它与信号的采样率和FFT长度有关，采样率越高、FFT长度越长，物理分辨率越高。物理分辨率是对信号频谱中不同频率成分的可分辨性的度量。

计算分辨率是指FFT算法输出结果中两个频率成分之间的间隔。它由FFT的长度确定，计算分辨率等于采样率除以FFT长度。计算分辨率是频谱分析中能够区分出两个频率成分之间间隔的度量。

简而言之，物理分辨率是在频谱分析中能够区分出两个频率成分的最小频率差，而计算分辨率是FFT算法输出结果中两个频率成分之间的间隔。物理分辨率取决于信号的采样率和FFT长度，而计算分辨率取决于FFT的长度。

相关问题

fft提高频率分辨率

FFT（快速傅里叶变换）是一种用于将信号从时域转换为频域的算法。它通过将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波形来分析信号的频率特性。

FFT可以提高频率分辨率的原因是，它将信号分解成许多离散频率的组合。具体而言，FFT将连续的信号转换为一系列频率被均匀分布的离散点。这些离散点代表了信号中不同频率的贡献。

在FFT过程中，信号被分割成多个小的样本，并对每个样本进行离散傅里叶变换。分割后的样本的长度越长，精确度就越高。这意味着FFT可以检测到更多的频率成分，从而提高频率分辨率。

另一个提高频率分辨率的方式是使用更多的采样点。FFT通过使用更多的采样点来增加计算的精度，从而提高频率分辨率。更多的采样点将使FFT能够更准确地识别信号中的高频和低频分量。

此外，FFT还可以通过对信号进行零填充来提高频率分辨率。零填充是在信号的末尾添加零值样本，使信号的总长度变长。这将导致FFT能够更细致地分辨信号的频率特性，尤其是在低频区域。

总之，FFT可以通过增加样本长度、增加采样点数或进行零填充来提高频率分辨率。这使得我们能够更准确地分析信号的频率特性，从而更好地理解信号的特征和行为。

FFT的基本分辨率与FFT点数的具体关系，举个例子

FFT的基本分辨率与FFT点数成反比关系。具体来说，如果FFT点数为N，采样率为Fs，那么FFT的基本分辨率为Fs/N。也就是说，FFT点数越大，基本分辨率越小，可以分辨的频率范围也就越宽。

举个例子，如果采样率为10kHz，FFT点数为1024，那么FFT的基本分辨率为10kHz/1024=9.77Hz。这意味着，在频率范围内，两个频率之间的最小间隔为9.77Hz。如果我们将FFT点数增加到2048，那么基本分辨率将减半，变为4.88Hz，可以分辨更小的频率间隔。