DFT 的频率分辨率确实受到窗口选择的显着影响。选择窗口时要考虑的两个关键参数是频率分辨率和动态范围。频率分辨率是在相似功率水平下辨别两个紧密间隔频率的能力（因此，该间隔的度量将是频率分辨率），而动态范围是在不同频率和显着不同功率水平下辨别两个信号的能力; 特别是在存在更强信号的情况下看到低电平信号的能力（因此，衡量这种功率差异的指标将是动态范围）。通常，通过使用适当的窗口以牺牲频率分辨率来实现更高的动态范围。

等效噪声带宽 (ENBW) 是频率分辨率的常用指标。ENBW 是砖墙滤波器的带宽（通常在 FFT 箱中给出），它会产生与针对白噪声的 DFT“滤波器”相同的噪声功率（DFT 可以描述为一组滤波器）。对于矩形窗口，ENBW 是一个 bin，但动态范围最差（旁瓣的峰值以的幅度滚降。使用的任何其他窗口都将具有更高的 ENBW。$1/f$

对于给定长度 N 窗口函数，bin 中的 ENBW 计算如下：$w[n]$

请参阅 fred harris 的这篇经典论文，其中列出了 ENBW 以及许多常用窗口的其他参数。弗雷德哈里斯开窗

下面是一张幻灯片，我进一步描述了矩形窗口的 ENBW：

下面将 N = 30 的矩形窗口（表示为 Dirichlet 核）与相同长度的 Blackman 窗口进行比较。显示的 -7.83 dB 电平的降低是所使用的这个特定窗口的相干增益。相干增益只是窗口权重的平均值。下面的结果与给定的 fred harris 参考中列出的 Blackman 窗口列出的 0.42 的相干增益一致；分贝。从这张图片中非常清楚的是动态范围和频率分辨率的显着增加。$20Log_{10}(0.42) = -7.54$

与列表结果不完全匹配的原因是窗口长度。随着窗口长度接近无穷大，物理结果接近列表，如下图所示的相干增益。出于这个原因，在使用任何较小长度窗口的列表结果时必须小心。

物理频率分辨率取决于窗口系数（因此也取决于窗口长度或样本数）。当然，这也取决于采样率。

还有一个计算频率分辨率，它取决于采样率和 DFT 或 FFT 阶数。

这是两个独立的决议。物理频率分辨率与计算频率分辨率不同。

频率分辨率不依赖于窗口的类型。重要的是长度。频率分辨率为

$\qquad\text{frequency resolution} = \displaystyle\frac{\text{sampling frequency}}{\text{window length}}.$

例如，假设您有一个 Hz 的音频信号。如果窗口长度为样本，则频率分辨率将为$f_{s} = 44100$$2\text{ s} = 2\cdot 44100 = 88200$

$\qquad\displaystyle\frac{44100\text{ Hz}}{88200} = 0.5\text{ Hz}.$

澄清一下，我在这里描述的是 DFT 的分辨率。