FFTとは？【高速フーリエ変換の基礎知識】
FFT（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）とは、時間軸上の信号（波形）を周波数成分に変換する数学的手法です。
アナログ波形やデジタル信号がどのような周波数を含んでいるかを可視化でき、電子回路の評価やノイズ解析に広く活用されています。
なぜFFTが必要？
オシロスコープや波形表示では、信号は通常「時間軸」で表示されます。
しかし、多くの現象（ノイズ、発振、信号干渉）は周波数成分で見る方が本質的に理解しやすいため、FFTを使って周波数ドメインに変換することで、以下のような解析が可能になります：
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信号の周波数特性の把握
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ノイズ源の特定
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発振や異常波形の成分解析
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フィルタ通過後の信号変化の確認
FFTの基本的なしくみ
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時間領域の信号 → FFT → 周波数領域のスペクトル
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出力は「横軸：周波数（Hz）」「縦軸：振幅（dBやVrms）」で表示
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離散的なデジタルデータから変換を行うため、**一定のサンプリングレートとデータ数（窓幅）**が必要です
FFTで得られる情報
| 表示内容 | 意味 |
|---|---|
| スペクトル | 各周波数ごとの信号の強さ（dBやV単位） |
| ピーク周波数 | 最大振幅の成分（基本波またはノイズなど） |
| ハーモニクス | 基本波に対しての整数倍の周波数成分 |
| ノイズ帯域 | 不要な高周波成分が含まれる領域 |
FFTを使う際の主な設定項目
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窓関数（Window）：ハニング、ブラックマン、矩形など（解析の滑らかさに影響）
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スパン（Span）：表示する周波数範囲
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分解能（RBW）：周波数あたりの細かさ（広いと粗く、狭いと高精度）
FFTとスペクトラムアナライザの違い
| 項目 | オシロスコープのFFT | スペクトラムアナライザ |
|---|---|---|
| 測定方式 | サンプリング信号をソフト的に処理 | アナログ＋デジタルでリアルタイム処理 |
| 分解能・ダイナミックレンジ | 比較的粗い | 非常に高精度・高レンジ |
| 手軽さ・操作性 | 波形観測と同一画面で簡易に切り替え可能 | RF信号専用、高周波領域の測定に強い |
FFTは手軽に周波数成分を見るツールとして便利ですが、高精度なスペクトル解析には専用のスペクトラムアナライザが適しています。
まとめ
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FFTは、信号の時間軸→周波数軸への変換処理
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ノイズ源の特定や信号成分の分析に有効
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オシロスコープでも搭載機種が多く、ボタン一つで利用可能
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高精度な解析が必要な場合は専用機器との使い分けが重要