在数字信号处理的世界里，傅里叶变换（FFT）是连接时域与频域的桥梁，让复杂的数据变得一目了然。🔍 时域表示信号随时间变化的情况，而频域则展示了信号包含的各种频率成分及其强度。💡

当我们采集信号时，采样速率和采样点数的选择至关重要。🏃‍♂️ 比如，如果采样速率过低，可能会导致信号混叠（aliasing），即高频信号被误认为低频信号，这会严重影响信号的准确复原。🔄 而采样点数不足，则可能无法精确捕捉信号的所有细节，导致频谱分辨率下降。📊

合理设置采样参数，可以确保我们不仅能够有效地分析信号，还能避免不必要的误差。🎯 因此，在进行FFT分析之前，深入理解这些基本概念对于获得准确的结果至关重要。🛠️

通过调整这些参数，我们可以更精确地解析信号的频率组成，从而更好地理解和应用信号处理技术。🔬