1樓：小梅花
頻率解析度是指將兩個相鄰譜峰分開的能力，在實際應用中是指分辨兩個不同頻率訊號的最小間隔。
一般認為DFT頻率解析度為Δf=fs/N。
頻率解析度：可以理解為在使用DFT時,在頻率軸上的所能得到的最小頻率間隔：
其中N為取樣點數，fs為取樣頻率，
Ts為取樣間隔，
所以NTs就是取樣前模擬訊號的時間長度T，所以NTs就是取樣前模擬訊號的時間長度T，所以原訊號長度越長,頻率解析度越好。
2樓：蘇格爾
感謝 @何奕霖 的如下回答:
頻率解析度的定義是DFT頻域相鄰刻度之間的實際頻率之差。
下面給出結論和分析:
如果你只擷取了t秒的資料，那麼你的頻率解析度是1/ t 。
原因很簡單:
資料只有t秒，訊號的成分中週期最大也就是t秒，頻率最低就是1/ t，這就是頻率解析度。
3樓：
同樣取樣點數，zfft和fft具有同樣的解析度，不過zfft要遠遠低於fft的計算量，因此zfft是一種滿足一定條件下的快速演算法。沒有提高訊號解析度。
ctz沒有提高訊號解析度，和fft增加0,一樣，只是增加了譜線，增加了窗的解析度。
4樓：ju lan
據我了解，ZFFT，CZT，補零等方法僅僅只是增加了譜線數，並未改變頻率的解析度，
FFT不能分辨的頻率，這些方法依然不能分辨。
5樓：馮小帥
最近也在研究這個問題，感覺題主好像不太了解頻率解析度的真實的物理意義，只是記一堆抽象的公式。
通俗的說頻率解析度就是你在一段固定頻率上畫豎線，在能清晰的分辨每條線（也就是沒有粘成黑乎乎的一坨）的條件下，線越多解析度也就越高。
好了，現在給你一訊號，經過低通濾波後成為帶限訊號x(t)，所以就可以放心使用奈奎斯特的取樣頻率去取樣，C/D轉換後為x（n），而一般這個都是無限長或者相當長，不好用電腦分析，所以我們要加窗截斷一部分，而我們一旦擷取後訊號就會有能量洩露的現象（簡單說也就是我們剛才的線變胖啦，這是因為加窗的吉布斯現象，再通俗點就是你的訊號被你改變了，不是原來的啦，頻譜必然發生變化，而這個變化就是頻率上的線變胖啦)。
那麼把你剛才的圖的線都給我變粗，你會發現什麼，是不是臥槽怎麼都成一坨啦，就是你的頻率解析度降低啦，所以加窗截斷必然會降低頻率解析度不可避免的，但你怎麼才能讓這個的圖線條相對分明些，也就是盡量讓頻率解析度不那麼低（也就是你說的提高頻率解析度，其實相對於原來訊號你是無法超越的，只是想盡可能去接近原來的訊號解析度），接下來就是想辦法，其實很簡單，只要我們截斷後的訊號的線別太胖，就是和原來的訊號的線相比基本沒怎麼長胖就好啦，而怎麼才能這樣呢？
那麼只有在窗上想辦法（其實胖瘦是與窗的頻譜的主瓣有很大的關係，體現在時域就是窗的長度與形狀，如果是矩形窗，則窗越長也就主瓣越小，的到的線越廋），由於大家常用矩形窗，故一般都說提高截斷長度可以』提高』（一定要明白所謂的提高不過是盡力的往原訊號解析度靠，根本就達不到，更別說提高啦！）頻率解析度，其實改編形狀也是可以的！
公式沒有用，感覺對於學物理來說，公式只是的工具，所以沒寫，如果你能認真讀完應該也不會被那些公式搞迷糊啦，怎麼提高頻率解析度稍微想想就明白啦！剩下的計算就交給那些公式來做啦～
6樓：peter pan
我的理解是：頻譜解析度僅僅由取樣時間的長度確定。對於你說的在取樣時間長度確定的情況下，要提高頻率解析度，只能通過頻率細化的一些方法提高，這些常用的方法有ZoomFFT，CZT等。
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luoo 今天看到這個 演算法 感覺智商受到了侮辱。首先要明確，頻譜 的精度或者 解析度 收兩個因素限制，乙個是資料來源精度，乙個是FFT精度。Zoom FFT提公升的是FFT精度或者FFT解析度，和插值效果是一樣的，不能改變資料來源解析度。在一般場景下，FFT點數的選擇都應保證FFT底噪遠低於資料...
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魚子溪 值不值得要看有沒有這個需求，還要具體看需要達到怎麼樣的指標，高空間解析度與高光譜解析度給乙個範圍，高也得有個指標。空間解析度一般由視場角 前置系統焦距 軌道高度與成像面大小決定了，在一定視場角，一定軌道高度下，焦距越長，成像面越大，對應單位像元 畫素 上的空間解析度越高，然而不是越高越好。這...
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胡痴兒2.0 左右眼各，720p 1268x720 這是最高解析度！但是因為考慮帶不帶得動的問題，所以又給了下面兩個低一點的要求 最低解析度是它的一半，為360p 634x360 官方推薦的最低解析度為540P 951 540 對比一下，gear VR 裡的 note5 或者 cardboard 裡...