本文探讨了如何提高频率分辨率以进行更精细的频谱分析，介绍了ZOOM-FFT和FFT-FS算法的工作原理，并指出这些方法并未真正实现频谱细化，真正的频率分辨率提升只能通过增加采样序列长度实现。示例展示了适当地选择频率分辨率对于准确识别信号成分的重要性。
来源：智能故障诊断与预测微信公众号(ID：PHM-CUMT)，作者：杨建华。
频谱分析作为信号处理中最常见的方法，一直深受人们的喜爱。时域被噪声覆盖而显得杂乱无章的信号，往往在频域中能有效识别信号的特征信息。传统的频谱分析技术一般采用快速傅里叶变换 (FFT)，得到粗略的“全景频谱”，频谱中的每一根谱线代表着信号所具有的频率成分的大小。在实际应用中，往往需要对感兴趣的窄带频谱区间进行细微观察和分析，得到更为密集的频谱。频谱的稀疏与稠密与频率分辨率有着直接的联系，如何提高频率分辨率就成为了关键因素。
频率分辨率的解释
信号采样频率为fs，采样点数为N，采样间隔为Ts=1/fs，则频率分辨率可以解释为
式中，T 为信号采样时间，信号长度为L。采样时间与采样长度成正比。由公式可以看出，信号长度越长，频率分辨率就越好。增加信号的数据长度可通过在相同采样频率fs 下增加采样点数N ，或在相同采样点数N 下降低采样频率f
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