FFT（Fast Fourier Transformation），即為快速傅里葉變換，是離散傅里葉變換的快速算法，它是根據離散傅里葉變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅里葉變換的算法進行改進獲得的。FFT對傅里葉變換的理論并沒有新的突破，但是對于早期計算機運算速度受限的情況下，FFT的發明使離散傅里葉變換在計算機系統或者說數字系統中得以廣泛應用，可謂立下了汗馬功勞。

　　世間萬物，總是禍福相依，利弊相隨，而且可以相互轉化！

　　所謂成也蕭何敗蕭何，FFT的優勢就是快，但是，快也是付出了代價的！當處理器具備足夠運算能力時，FFT的局限性逐漸開始顯現！

　　因為FFT在提高運算速度的同時，對樣本序列的長度做出了要求，即要求樣本序列的數量必須是2的N次冪。

　　正確的傅里葉變換，樣本序列應該是代表一個或整數個信號周期。

　　對于固定頻率的交流電測量，可以使采樣頻率為信號頻率的M倍，且M=2^N。

　　但是，對于變頻器輸出測量，如果測量前基波未知，那么，就無法同時滿足樣本數為2^N和整周期的要求。

　　DFT運算速度遠遠低于FFT，但是，對樣本數沒有要求。

　　AnyWay變頻功率分析儀內置高性能的嵌入式微處理器，運算速度快，存儲容量大，可以實現實時DFT運算。在可以實現的前提下，速度快的FFT就沒有明顯優勢了。而DFT對運算點數沒有限制，處理反而變得更加靈活。

 

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