FFT解析とは
FFT解析（Fast Fourier Transform）は、時間軸で観測された波形データを周波数軸に変換し、信号に含まれる周波数成分を解析する手法です。オシロスコープやスペクトラムアナライザで広く用いられており、信号のスペクトル（周波数の分布）を視覚化することで、ノイズや高調波、異常信号の検出に活用されます。

基本原理
■ 時間領域の信号を数値的に分解し、それぞれの周波数成分の強さ（振幅）と位相を計算
■ 離散フーリエ変換（DFT）の高速化アルゴリズムがFFTであり、リアルタイム処理に適している
■ 周波数軸の単位はHz（ヘルツ）、横軸が周波数、縦軸が振幅または電力（dBV, dBmなど）

使用目的
■ 信号に含まれるノイズ源や妨害波の確認
■ 発振器やアンプの高調波歪みの分析
■ 通信信号の周波数特性の観測
■ 電源ラインに混入した高周波ノイズの検出
■ EMI（電磁妨害）対策の評価

操作手順の例
■ オシロスコープのFFTモードを有効にする
■ 解析したい信号をチャンネルに入力し、トリガーを設定
■ FFTのウィンドウタイプ（Hanning、Rectangular、Blackmanなど）を選択
■ スパン（周波数範囲）や解像度帯域幅（RBW）を設定
■ 表示された周波数スペクトルから、ピーク成分やノイズレベルを確認

ウィンドウ関数の選択例
■ Rectangular：信号の端が自然にゼロになるときに適している
■ Hanning：一般的な波形でバランスの取れた結果を得やすい
■ Blackman：低いサイドローブで高い周波数分離性能が必要なときに使用

メリット
■ 周波数軸での分析により、時間波形では見えない成分を検出できる
■ ノイズや異常波形の原因を特定しやすくなる
■ 通常のオシロスコープでも簡易スペクトラム解析が可能

注意点
■ FFT解析結果はサンプリングレートとメモリ長に依存する
■ 高精度な周波数解析には十分なデータポイントと適切なウィンドウ関数が必要
■ 結果の解釈には周波数特性に関する知識が求められる

まとめ
FFT解析は、時間波形では見落とされがちな周波数成分を明確に可視化できる強力な解析手法です。オシロスコープを使用する際は、FFT機能を活用することで、信号のスペクトル特性を理解しやすくなり、設計やトラブルシュートの効率が向上します。