无论是在时域还是频域中实现延迟，您都必须进行零填充。（考虑一下：通过延迟，您可以使信号更长。）

使用 FFT 实现延迟实现了循环移位。如果您不填充并使用 FFT，则数据将简单地环绕自身。（想象一下，如果您没有零填充并使用 FFT$\tau = NT$，记录长度的持续时间。然后你会简单地回到你开始的东西，没有延迟，因为循环包装。）如果你只想要整数个样本延迟，在时域中做。

如果您想要分数样本延迟，您可以按照您的描述使用 FFT。如果您首先在时间上实现 20.7 个样本延迟 20 个样本，然后在频率上实现 0.7 个样本，或者您是否在频率上全部执行 20.7 个样本，那么在数学上没有区别。记住——你先垫了。正如您所说，从计算上讲，这会增加计算时间。但是您只是将长度增加了四倍，因此 FFT 的计算时间应该只增加两倍。这太多了吗？或者，您可以进行“批量”时间延迟和频率部分延迟。在频率部分，您有几个选择。首先，在做批量延时之前，您可以对原始未填充数据进行分数延迟，并在序列开始时接受分数样本延迟环绕错误。其次，您可以仅用一个样本填充数据，并使用 FFT 进行分数移位。如果您的 FFT 软件仅接受 2 的幂的记录长度并且您的原始记录长度是 2 的幂，这可能会使您的计算速度减慢两倍以上，因为没有采用快速算法。然而，大多数现代 FFT 包都为序列长度提供了快速算法，可以将其分解为小素数的乘积，因此添加一个数据点可能不会显着增加计算时间。如果您的 FFT 软件仅接受 2 的幂的记录长度并且您的原始记录长度是 2 的幂，这可能会使您的计算速度减慢两倍以上，因为没有采用快速算法。然而，大多数现代 FFT 包都为序列长度提供了快速算法，可以将其分解为小素数的乘积，因此添加一个数据点可能不会显着增加计算时间。如果您的 FFT 软件仅接受 2 的幂的记录长度并且您的原始记录长度是 2 的幂，这可能会使您的计算速度减慢两倍以上，因为没有采用快速算法。然而，大多数现代 FFT 包都为序列长度提供了快速算法，可以将其分解为小素数的乘积，因此添加一个数据点可能不会显着增加计算时间。

有些人建议使用插值器进行分数移位。FFT 是理想的插值器——当零填充不添加延迟指数或添加延迟指数时，它会精确地插值带限数据。但是，三次样条曲线是出色的插值器，应该在您的工具箱中。

正如您所尝试的那样，频域中的延迟只能是圆形的，因此除非您希望信号及时回绕，否则您必须调零。

我猜有一个很好的理由为什么你不能只在时域中添加适当数量的零？