如圖，取樣頻率（注：取樣率與取樣頻率單位是不一樣的，但是結果換算差不多，就是取樣頻率可以為小數，而取樣率只能為整數）就是每秒鐘採集我們每次所需要採集的取樣點的次數，其單位是（hz）或者（次/秒），取樣率表示每秒取樣點的個數，其單位是（個/秒），而取樣點數就是傳送資料一次所傳輸的點數，舉個例子：
•當取樣點為100時，我們資料的更新率為20次，即傳輸了二十次數量為100的取樣點，所以我們的取樣頻率就是100*20=2000（hz）或者說是2000（次/秒）
•由上式我們可以看出，它的取樣週期為乙個sample裡取了20次，即$\frac}$為我們乙個sample的取樣時間，所以取樣率為$\frac}} = 2000$（sps）或者說是2000（個/秒）。
這個名詞我們從兩個方面來解釋：
1 從離散傅利葉變換dft來看，頻率解析度是在頻率軸上能得到的最小的頻率間隔。
$$\delta f = \frac}}$$
如上式所示，其中$\delta f$是頻率解析度，n是取樣點數，在實際中就是我們所使用的窗長，$}$是取樣間隔，所以$}$是進行取樣前的模擬訊號的時間長度，所以我們的訊號長度越長，我們的頻率解析度就越好，即頻率間隔越小表示越好。但我們要注意的是，雖然我們可以增加窗長，即增加取樣點數量，但與此同時我們的取樣間隔就相應減少了，所以僅僅只增加窗長是無法增加頻率解析度的，需要在增加窗長的同時增加資料的時間長度，這樣才能增強頻率解析度。
2 將其從演算法角度來看，頻率解析度就是將原訊號中兩個很近的譜峰保持能分開的能力。這種方法我們以矩形窗來講述一下，假設矩形窗寬度為n，經過傅利葉變換後我們知道它頻域為sinc函式，兩個一階零點的間隔為$\frac}$。我們也可以知道，時域訊號的截斷相當於在時域訊號上乘了乙個矩形窗函式，頻域則是卷積了乙個sinc函式，即頻域受到sinc函式的調製，而矩形窗的兩個訊號圓周率之差必須大於$\frac}$，所以我們需要增加資料長度（這裡的n就是上面的$}$）。
下面是幾種常用的窗函式的主瓣寬度b、旁瓣寬度a與衰減速度d：
窗型別主瓣寬度b
旁瓣寬度a
衰減速度d
矩形窗$\frac}$
13db
6db/oct
三角窗$\frac}$
27db
12db/oct
漢寧窗$\frac}$
32db
18db/oct
海明窗$\frac}$
43db
6db/oct
通常情況下，認為在乙個幀內應該包括1個到7個基音週期。然而，對於不同人而言，基音週期變化是不同的，變化範圍也較大，從女性和兒童的2毫秒到老年男子14毫秒(即基音頻率的變化範圍為70~500hz)，因此視窗長度的選定還是比較困難，需要具體情況具體分析。通常在8khz的取樣頻率下，視窗長度一般取80~160點合適（即基音週期的時間為10~20 毫秒）。
$$t = \frac}}$$
其中t是時間，n為窗長，$}$為取樣頻率。
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