上的FFT是什么？
有了数字，我们对波形的处理就不再单纯了，不再只是停留在看看波形，不再满足只是测量几个参数。我们总想对采样下来的数据做更多的处理。其实，准确地理解，更像一个波形分析仪。正是工程师的不满足，才有我们不断追求推动极限的动力，因为我们经常低估自己的潜力。极限到底在哪儿？到底是谁最先把FFT(快速傅里叶变换)用在数字示波器里边？说法很多。好像突然间，大家在示波器上都发现有FFT功能了，而且都是标准配置。虽然都有FFT功能，但是做成的结果千差万别，速度和指标也都各不相同。任何事情开始阶段都相同，都先追求有，再谈差异化，况且示波器本身是个定性的工具，谁又在乎示波器在频域上的指标精度呢，除了我们可爱的研发工程师。
情况在变化，很多时候用户希望通过一个仪器来解决所有问题，因为说实话，不是所有工程师都有条件在桌上摆上电位计、频谱仪、示波器、矢网。多数情况，示波器把采集下来的时域数据样本进行软件FFT运算，变成频域的样本，再通过数据重组，把频域的样本显示出来。图1就示意了时域显示转换成频域显示的例子。
FFT的能力取决于以下几个指标: 存储深度大小，软件运算速度，动态有效位(ENOB, effective number of bits)，底噪。因为这些指标直接决定FFT后的刷新速度，动态范围，灵敏度，分辨率带宽RBW。
示波器的FFT能解决什么问题？
受限于手头的工具(所有工程师都梦想桌上摆着最先进的示波器和频谱仪)，而且很多时候工程师调试电路的时候需要先定性观察一下，FFT就成了看频谱的好工具了。说实话，很多厂商FFT功能做得差强人意，无非两类原因，一类是不具备做好的能力，把频谱分析做好还是需要很多DSP(处理)高手和射频技术实力的；还有一类是能做好，但是主观上又不太想把FFT做得太强大——那我频谱仪怎么卖啊，这里有个机会成本的问题。但是FFT还是能解决部分问题的，比如看看谐波频率范围、谐波成分、谐波占比、灵敏度、动态范围，粗略看看频谱干扰等等，但往往也会带来些尴尬问题，比如采样芯片是由多片叠拼时，就会暴露叠拼的谱线，处理速度慢得也会让人崩溃，底噪太大，有点太离谱，抖动分量占比有点乱。想回避这些问题当然会想出些好方法，比如限制FFT分析样本，这样不至于长存储FFT时死机，比如波形平均降低些底噪等等。
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