带宽 fn（= 尼奎斯特频率）。这个值表示 FFT 能测得的理论最大频率。

fn = fs / 2

比如采样率为 48 kHz 时，理论上能得到的最大频率分量就是 24 kHz。对于模拟系统来说，由于模拟滤波器的存在，实际测得值通常都或多或少小于理论值，比如说只测到 20 kHz。

测量周期 D。测量周期可由采样率 fs 和块长度 BL 计算。

D = BL / fs. 在 fs = 48 kHz 且 BL = 1024 时，周期即为 1024/48000 Hz = 21.33 ms

频率分辨率 df。频率分辨率表示两个测量结果间的频率间隔。

df = fs / BL

在 fs = 48 kHz 且 BL = 1024 时，分辨率即为 48000 Hz / 1024 = 46.88 Hz

实践中，系统一般都会提供多种可选的采样率。然而，一旦块长度 BL 确定，测量周期和频率分辨率就确定了，可能出现：

以至无限 ... 傅里叶变换中，是假设采集的信号周期性无限重复的，这就带来两个结论：

可以看出，结论 2 只有少数信号能满足。如果对一个频率不是 df 的整数倍的信号采样，则在含 2^n 个样本的块内，其将以不同的值开始和结束。这就导致时域信号的跳变，和 FFT 频谱的“弥散”。（也称泄露）

窗口 为了阻止这种弥散，实践中会对信号样本应用“窗口”。使用一个加权函数，信号样本或多或少会更平缓的开关。这样采集到的和之后的“加窗”信号即以幅值零开始和结束。现在，样本就无需经过复杂的转换而周期性重复。

范例 信号原理中的经典范例就是方波信号的频谱分量。 包含了所有基波频率加权奇数倍之和。

视频以时域信号和频谱形式展现了一个 500 Hz 方波信号是如何产生的。