快速傅里叶变换(FFT)

FFT是分析离散时间数据的一种高效算法。 该过程将时间记录转换为离散频谱记录，其中，每个采样代表奈奎斯特区的一个离散频段。 输出采样的总数等于原始时间记录中的采样数，在大多数情况下，为二项级数中的一个数字(1、2、4、8……)。 频谱数据同时包括幅度和相位信息，可采用矩形或极性格式表示。 采用矩形表示时，FFT仓的一半含有模值信息，另一半则含有相位信息。 采用极性表示时，FFT仓的一半含有实部结果，另一半则含有虚部结果。

在某些情况下，幅度和相位信息都有用，但幅度/频率关系含有的信息往往足以检测关键变化。 对于只提供幅度结果的器件，FFT谱线的数量等于原始时域记录中采样数的一半。 FFT频谱宽度等于采样速率除以记录总数。 在一定程度上，每个FFT频谱都像是时域中一个独立的带通滤波器。 图5为MEMS振动传感器的一个实际示例，其中，采样速率为20480 SPS，始于512点记录。 在这种情况下，传感器只提供幅度信息，因此，总数为256，频谱宽度等于40 Hz (20480/512)。