快速傅里葉變換(FFT)實現(xiàn)了時域到頻域的轉(zhuǎn)換，是信號分析中最常用的基本功能之一。FFT變換時，總是從離散數(shù)據(jù)中選取一部分處理，將其稱為一幀數(shù)據(jù)。而且FFT是在一定假設(shè)下完成的，即認為被處理的信號是周期信號。因此，F(xiàn)FT之前會對這一幀數(shù)據(jù)進行周期擴展。
以CW信號為例，如果選取的這一幀數(shù)據(jù)不是信號周期的整數(shù)倍，則在周期擴展時會存在樣點的不連續(xù)性，如圖1所示。這將導(dǎo)致FFT之后得到的頻譜失真，主要體現(xiàn)在頻率成分上。理論上，頻譜中只包含待測信號的頻率，但實際上此時的頻譜包含眾多的頻率分量。通常將這種現(xiàn)象稱為頻譜泄露效應(yīng)。
圖1. 周期擴展造成樣點不連續(xù)
為了抑制頻譜泄露效應(yīng)，可以采用諸如Hanning、Kaiser等多種時間窗。還有一種特殊的時間窗——矩形窗，其實就是不加時間窗，直接對原始樣點做FFT變換，上述例子就是采用矩形窗的情況。只有采用矩形窗，而且窗寬度不是信號周期的整數(shù)倍時，才會發(fā)生明顯的頻譜泄露效應(yīng)。