在这个 SE 和许多离散信号处理书籍中，有很多关于这个主题的相关问题。

https://www.sjsu.edu/people/burford.furman/docs/me120/FFT_tutorial_NI.pdf https://holometer.fnal.gov/GH_FFT.pdf

FFT 是一种实现离散傅里叶变换 (DFT) 的快速算法。由于 FFT 的性质，FFT 的大小是 2 的幂；例如：4、8、16、32、64、256 ... 1024 ...。对于像您这样的长信号（或流），通常将流分成一系列固定包，如 256 个样本包（因此窗口大小 = 256）；然后将这个固定大小的样本应用于 FFT 过程。FFT 的输出长度与输入大小完全相同。但是，如果输入信号是实数，则 FFT 输出的一半是有用的，因为另一半是前半部分的共轭。确定窗口大小取决于信号的性质。您的信号包含的细节越多和/或频率越高，FFT 窗口大小就越小，反之亦然。