FFT算法产生与上述DFT方程　式相同的结果,计算时间则大为缩短。　图3—相比于Hanning窗口(a),Blackman-Harris　窗口函数(b)能够解析的频谱尖峰距离更近。　Blackman-Harris窗口的数学表达式更加复杂,　但仅需计算一次,然后将其存储在查找表中。　\uf8fa　\uf8fb　\uf8f9　\uf8ef　\uf8f0　\uf8ee　−　=　∑　=　M　1)　(n　2π　cos　D　W　M　1　A　M　1　n　n　n　k　k　\uf8fa　\uf8fb　\uf8f9　\uf8ef　\uf8f0　\uf8ee　−　=　∑　=　M　1)　k(n　2　sin　D　W　M　1　B　M　1　n　n　n　k　π　AN215B　Rev.　0　|　Page　13　of　23　离散傅里叶变换(DFT)是确定转换器实际信噪比和有效位　数的最常用方法。　验证FFT　验证FFT时,考虑噪底。假设DSP噪声计算贡献的舍入误　差(在FFT乘法和加法中使用有限位数造成的误差)可以忽略　不计,则宽度为Δf的单一频率仓中的均方根信号与均方根　噪声水平之比为:　该公式表示FFT噪底。所选的M值应使需要解析的所有杂　散成分都位于此噪底以上至少10　dB。　基本软件可以轻松产生理想的N位正弦波,只需使用整数　(INT)函数将该值截断至适当的分辨率。例如,频率为　n　的输入信号等于:　其中,n为一个具有无限分辨率的ADC的第n个时间样本。　可以使用下式计算对应的量化值:　其中,q　=　2VO　/2N　。