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FFT 分析與頻譜分析介紹
FFT 分析與頻譜分析介紹｜振動與聲學量測必備工具
快速傅立葉變換（Fast Fourier Transform，簡稱 FFT）是一種將時間域訊號轉換為頻率域的數學演算法。在噪聲分析、振動測試、機械結構檢測及聲學量測中，FFT 分析可將複雜的波形拆解成不同頻率成分，協助工程師快速了解系統的共振、故障頻率與能量分佈。
什麼是 FFT 分析？
FFT（快速傅立葉變換）基於傅立葉定理，能將任何週期或非週期信號分解為不同頻率、振幅與相位的正弦波。這項技術在振動分析、聲學研究與機械狀態監測中扮演關鍵角色。
主要功能：
- 時間域轉頻率域：將感測器量測到的時間訊號轉為頻譜，用以分析系統的頻率特性。
- 高效演算法：FFT 能快速處理大量數據，適合實時振動監控或多通道訊號分析。
- 能量分佈分析：在工程應用中，頻譜可揭示能量集中區域、結構共振與機械異常頻率。
為什麼需要做頻譜分析？
頻譜分析（Spectrum Analysis）是噪聲與振動量測中最常用的工具之一。對於使用 FFT 分析儀、聲學分析儀 或 動態訊號分析儀（DSA） 的工程師而言，頻譜能揭露出肉眼無法觀察的訊號特性：
- 故障診斷：如軸承損壞、齒輪故障、不平衡等，都會在特定頻率產生特徵峰值。
- 共振辨識：結構分析中透過 FFT 找出自然頻率，預防設備在共振區域運轉。
- 雜訊過濾與分析：能有效分離背景噪聲與主要頻率訊號，常用於聲學與電源品質量測。
- 系統健康監測：FFT 頻譜可用於建立設備健康指標（Condition Monitoring），並追蹤長期變化趨勢。
如何進行 FFT 分析？
要進行 FFT 分析，需經過以下步驟：
1. 訊號擷取：利用加速度計、麥克風或壓力感測器擷取時間域訊號。
2. 數位化處理：動態訊號分析儀將模擬訊號轉為數位數據，以利 FFT 運算。
3. FFT 轉換：將時間訊號轉為頻率域，顯示各頻率分量的振幅與相位。
4. 窗函數選擇：例如 Hanning、Flat Top 或 Rectangular 窗，用以控制頻譜洩漏與分析解析度。
5. 重疊與平均：對連續訊號進行重疊處理，提升穩定性與頻譜平滑度。
這些步驟可搭配 FFT 軟體或硬體設備（如 PicoScope、OROS、imc、MMF 等）完成，適合用於各類 機械振動分析、聲學噪音量測、結構共振測試 等應用。
FFT 分析的實際應用
FFT 分析已廣泛應用於各種動態測試與工程領域：
🔹 機械故障診斷：透過頻譜分析可偵測軸承異音、馬達不平衡、齒輪異常。
🔹 結構動態分析：用於測試結構的自然頻率與阻尼，常見於土木工程與航空航太結構設計。
🔹 聲學噪音分析：利用 FFT 尋找主要噪音源頻率，協助改善產品聲品質（Sound Quality）。
🔹 汽車與電機測試：分析引擎振動、車體共振、馬達轉速相關頻率分佈。
透過正確的 FFT 分析設定與頻譜解讀，不僅能提升故障診斷精度，也能在產品開發階段預防振動與噪聲問題，提升整體可靠度與性能。
延伸應用與軟體工具
FFT 分析可與各式動態量測軟體整合，如 PicoScope FFT 模式、imc STUDIO Analyzer 或 OROS FFT Spectra。這些工具提供自動頻譜計算、峰值追蹤、瀑布圖（Waterfall Plot）與時間-頻率分析（STFT）。
透過這些分析結果，使用者可快速定位異常頻率、追蹤變化趨勢，並產生可視化報告，應用於實驗室、產線監測或現場測試。
FFT 分析不僅是數學轉換，更是連結物理現象與工程診斷的重要橋樑。無論您從事 振動分析、聲學設計、結構測試或電子訊號研究，掌握 FFT 技術將是提升測試效率與準確度的關鍵。