FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换

到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如

果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号

分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱

提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去

做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用

多少点来做FFT。

现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样

定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就

不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，

经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT

运算，通常N取2的整数次方。

假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT

之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率

点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始

信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT

的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A

的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量

的N倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

第一个点表示直流分量(即0Hz)，而最后一个点N的再下一个