哪些频率可以在频谱函数的快速傅里叶变换(FFT)窗口中解析，哪些频率对FFT窗口宽度(设置对话框中的FFT大小)敏感，哪些“bins”(或数据范围)的频率被收集。在不同的FFT尺寸下，频谱图会发生显著的变化。
FFT在一次选择要分析的数据点时对一定数量的数据点起作用。这个数字越大，频率分辨率就越大(将信号解析到的频率“bins”的数量)。较小的FFT尺寸提供了更高的振幅精度，但降低了频率分辨率。
bin宽由FFT大小决定。例如，在默认设置1K(1024)和采样速率为200/s时，“bin”宽度为0.2 Hz (bin width =采样速率/ FFT大小)。因此，频率低于0.2Hz是看不到的。
要在200/s的采样率查看0.01 Hz的可能峰值，需要16 K或更大的FFT大小。在这个精细的分辨率下，低频占据了整个光谱。