在这种情况下，分辨率有一个非常具体的定义。它指的是您在附近频率解析两个独立音调的能力。您已经提高了频谱估计的采样率，但是您还没有获得任何区分两种音调的能力，例如，236 Hz 和 237 Hz。相反，无论您应用多少零填充，它们都会“融合”成一个单一的斑点。

提高分辨率的解决方案是观察信号更长时间，然后使用更大的 DFT。这将导致其宽度与 DFT 大小成反比的主瓣，因此如果您观察足够长的时间，您实际上可以分辨出彼此相邻的多个音调的频率。

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要了解这是如何发生的，这里是两个信号相加的放大 FFT 图：您的原始正弦曲线，以及一个与它的频率相差 0 到 100 Hz 的正弦曲线。

只有在图的 100Hz 差异端（此处为左侧），您才能区分（解析）两者。

用于生成下图的 Scilab 代码。

f = 236.4;
d = 10;
N=441;
fs=44100;
extra_padding = 10000; 

t=[0:1/fs:(d/1000-1/fs)]
ff = [0:(N+extra_padding-1)]*fs/(N+extra_padding);

x = sin(2*%pi*f*t);

XX = [];

for delta_f = [0:100];
    y = sin(2*%pi*(f+delta_f)*t);
    FFTX = abs(fft([x+y zeros(1,extra_padding)]));
    XX = [XX; FFTX];
end

mtlb_axis([0 1300 0 500])

figure(1);
clf
[XXX,YYY] = meshgrid(ff,0:100);
mesh(XXX(1:100,[50:90]),YYY(1:100,[50:90]),XX(1:100,[50:90]))

“决议”一词有多种含义，当使用两种不同的含义时，这可能会使试图交流的人感到困惑。

在光学意义上，能够分辨两个附近明显分开的点（或光谱中的两个相邻峰）而不是一个模糊的斑点，零填充将无济于事。这是在声明零填充不会提高分辨率时最有可能使用的含义。

如果一个人对分辨率的要求需要频谱峰值之间的下降（例如至少降低 3 dB），那么分辨率将甚至低于 FFT 箱间距，例如甚至不是 Fs/N，而是 2X 到 3X 或更多，取决于使用的窗口。对分辨率的较弱要求可能只是 DFT 的正交基向量的频率间隔，例如 Fs/N。

就绘图点而言，是的，零填充将为您提供更多绘图点，如 DPI（每英寸绘图点）分辨率。这可能更容易通过眼球挑选出极值。然而，它们与您在没有任何零填充的情况下进行非常高质量的绘图插值（Sinc 插值）所获得的点相同，因此它们确实没有添加没有零填充否则无法计算的信息。

在音高跟踪方面，窗口化非零填充 FFT 结果的抛物线或 Sinc 插值（FFT 结果箱之间的插值）可能会为您提供与计算量更大的较长零填充 FFT 图一样好的结果。因此，零填充为您提供比非零填充和非插值峰值拾取“更好”的音高跟踪结果，但通常比仅使用插值效率低得多。

如果您在示例中添加噪声，但略小于信号，您会发现零填充峰值可能与非零填充峰值一样不准确。因此，在更一般的情况下，您可能找不到比以前更准确的“正确”频率。零填充仅对由于噪声导致的不准确结果进行插值，这也是据说它不会提高分辨率的另一个原因。