频谱宽度非常重要，因为当频率从一个谱线转换到一个邻近谱线时，频谱宽度决定频率分辨率，同时还决定包含的总噪声。 总噪声(rms)等于噪声密度(~240 μg/√Hz)与频谱宽度平方根(√40 Hz)之积，约合1.5 mg rms。 对于噪声对振动分辨影响最大的低频应用，可在FFT过程之前采用一个抽取滤波器，这样可以提高频率和幅度分辨率，而无需更改ADC的采样频率。 以256对20480 SPS的采样速率进行抽取计算，可使频率分辨率增强256倍，同时使噪声降低16倍。

频谱报警

使用FFT的一个关键优势是可以简化频谱报警的应用。 图6中的示例包括5个独立的频谱报警，分别负责监控机器自然频率(#1)、谐波（#2、#3和#4）以及宽带成分(#5)。 报警和临界电平对应于机器健康振动与时间关系曲线中的电平。 启动和停机频率完善了这种关系所代表的过程变量定义。 在使用嵌入式处理器时，频谱报警定义变量（启动/停机频率、报警/临界报警电平）可能处于采用数字码配置的可配置寄存器中。 使用相同的比例因子和谱线编号方案可大大简化这一过程。