可以肯定的是離散傅利葉變換補零能夠提高解析度，下面從理論分析和具體的matlab**實現兩方面說明該如何理解。
1、理論上的理解
我們知道傅利葉變換是將乙個訊號從時域變換到頻域，從本質上講訊號還是那個訊號，只是表現形式發生了變化。通過傅利葉變換，可以得到訊號在頻域的資訊，反之，傅利葉逆變換可以得到訊號在時域的資訊。
理解了傅利葉變換是將乙個訊號變換為兩種不同的表現形式，那麼補零就可以理解了。首先說明頻率解析度，所謂頻率解析度就是在頻率域頻率軸上能夠得到的最小的頻率間隔。假設取樣率為fs，取樣間隔為ts，取樣點數為n，訊號時長為t，則頻率解析度可以表示為
有時取樣點數不夠，造成頻率解析度不高，為了提高頻率解析度才產生補零的問題。通過補零操作，相當於增加了取樣點數，也就是提高了上式中的n，從而提高了解析度。
從傅利葉變換的雙向性來講，在頻率域補零提高了頻率解析度，如果在做乙個傅利葉反變換，那麼就相當於在時域對訊號進行了插值。
2、matlab**實現
matlab**實現補零操作非常簡單，只需設定頻率解析度，由取樣率代入上式即可得到補零後的取樣點數，然後在做fft的時候代入該取樣點即可實現在頻域的補零操作。
傅利葉變換補零與能否提高頻率解析度
離散傅利葉變換 dft 的輸入是一組離散的值，輸出同樣是一組離散的值，fft是dft的快速演算法。在輸入訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為取樣時間ts。在輸出訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為頻率解析度df fs n，其中fs為取樣頻率，n為輸入訊號的取樣點數 n fs ts 則頻率解析度df為 這也就...
補零不能提高頻率解析度的原因
離散傅利葉變換 dft 的輸入是一組離散的值，輸出同樣是一組離散的值，fft是dft的快速演算法。在輸入訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為取樣時間ts。在輸出訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為頻率解析度df fs n，其中fs為取樣頻率，n為輸入訊號的取樣點數 n fs ts 則頻率解析度df為 這也就...
資料補零與離散傅利葉變換的解析度
離散傅利葉變換 dft 的輸入是一組離散的值，輸出同樣是一組離散的值。在輸入訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為取樣時間ts。在輸出訊號而言，相鄰兩個取樣點的間隔為頻率解析度fs n，其中fs為取樣頻率，其大小等於1 ts，n為輸入訊號的取樣點數。這也就是說，dft的頻域解析度不僅與取樣頻率有關，也與訊...