Agitekservice FFT点数：示波器用于FFT变换的样本数据个数，用N表示。ZDS2022示波器最大可以执行4M点的实时FFT运算。显然用400万个点做FFT，势必需要相当惊人的运算能力和运算效率；
频率分辨率：用△f表示示波器最小能分辨多小的频率。假设频率分辨率为10Hz，则可分辨10Hz、20Hz、30Hz……等10Hz整数倍的频率点，但不能分辨出15Hz、25Hz、37Hz等非整数倍的频率点。
如果被测信号中存在15Hz这样的信号，显然经过FFT变换后，频谱上不能出现15Hz这个频率点，即无法分析出来。但该频点的能量将泄露到旁边相近的10Hz和20Hz频点上，不仅造成15Hz的信号分辨不出来，则连10Hz和20Hz频点的幅值也不准确，因为15Hz频点的能量泄露到这几个频点上去了。因此唯有进一步提高频率分辨率，比如，提高到5Hz或1Hz或更高（△f值更低越好）。当采样率一定时，则只能通过增加FFT点数才能提高频率分辨率，其前提是示波器要有足够的运算能力，且有足够的存储深度，即两者缺一不可。另一种办法是降低采样率，则势必导致无法分析高频信号，在某些情况下并不允许，而且除非是售价几十万和上百万的示波器，一般都无法手动调整示波器的采样频率。
采样时间：在采样率Fs下，采集N个点所需要的时间，用T表示，显然T=N / Fs.注意该采样时间对应于FFT变换所用的N个点，而非整个示波器的捕获时间。而示波器捕获时间对应于整个存储深度，当做FFT变换时，并不一定需要使用全部的存储深度，因此两者不等价。
事实上，上述FFT中的参数构成了一个重要关系式，将贯穿整个关于FFT的阐述之中。
△f = Fs / N（1）
即频率分辨率等于采样率除以FFT点数。将上述公式稍作变换：
△f = Fs / N = 1 /（N / Fs）= 1 / T（2）
即频率分辨率等于采样时间的倒数。实际上公式（1）和（2）是等价的，只是从不同的角度来说明问题而已。
为什么示波器必须做到4兆点的实时FFT呢？常见的一些示波器，FFT最大只支持8K个点，甚至有些示波器只有1K个点。根据上面的关系表达式可以看出，在1GS/S采样率下，最高频率分辨率只有
Fs/N=1GS/S / 8K点= 125KHz
也就意味着，如果被测信号不是125K的整数倍，则根本无法判断信号频谱。真实世界能有多少个被测信号正好是125KHz整数倍的呢？因此这种示波器的FFT没有任何实用价值。这也是为什么在其它示波器的宣传资料中，几乎见不到关于FFT性能宣传的根本原因。
内部计算频谱计算单元
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