FFTと周波数ドメイン解析 第2回「FFT表示の基本操作とスケーリング」

FFT（高速フーリエ変換）機能を活用することで、オシロスコープは周波数スペクトルの解析が可能になります。本記事では、FFT表示の基本操作と、測定精度や可視性を左右するスケーリングの設定について解説します。

FFT表示の基本操作

■ オシロスコープのメニューから「Math」や「FFT」などの項目を選択し、FFT解析モードを有効にする
■ 対象となるチャンネルを選び、その波形に基づいた周波数解析を実行する
■ 横軸は周波数（HzまたはkHz、MHz）、縦軸は振幅（dBV、dBm、Vrmsなど）で表示される
■ 表示レンジは時間波形に依存しており、サンプルレートやメモリ長が周波数分解能に影響を与える

横軸（周波数）のスケーリング

■ サンプリングレートが高いほど観測できる最大周波数（ナイキスト周波数）は高くなる
■ 通常、横軸の最大値はサンプリングレートの1/2（例：1 GSa/sなら最大500 MHz）
■ 周波数分解能は「サンプリング点数 ÷ サンプリングレート」で決まり、より詳細なスペクトルを見るには長い波形取得が必要
■ 表示範囲を狭めることで、目的の周波数帯を拡大表示しやすくなる

縦軸（振幅）のスケーリング

■ 測定対象に応じて、dBV（1V基準）やVrmsなどの単位を選択できる
■ ノイズ解析など微小信号を扱う場合は、dBスケールが視認性に優れる
■ 大きすぎる信号はクリッピングされてしまうため、オシロスコープ本体のレンジや感度設定も併せて調整が必要
■ ピークホールドや平均化機能を併用すると、瞬間的な変化や安定成分を効果的に抽出できる

ウィンドウ関数の選択

■ FFTの精度は、使用するウィンドウ関数（ハニング、矩形、ブラックマンなど）によって変わる
■ ハニング：周波数解析において一般的。サイドローブを抑制し、ピーク検出に向いている
■ 矩形（レクタンギュラー）：時間軸の波形そのままを解析するが、リーケージが発生しやすい
■ ウィンドウ関数は解析対象によって適切に選択する必要がある

表示の工夫と補助機能

■ スペクトル内のピークポイントにカーソルを当てて、正確な周波数やレベルを読み取れる
■ ログスケール表示に切り替えることで、広いダイナミックレンジの信号も1画面で可視化可能
■ ズームやパン機能を使うことで、狭い範囲を拡大し、微細なピークの検出が可能になる
■ トリガー条件や波形更新レートとの兼ね合いで、FFT結果が安定しない場合があるため注意が必要

まとめ

FFT表示は設定の工夫次第で精度や視認性が大きく変わります。周波数・振幅・ウィンドウ関数・スケールなどの要素を正しく理解することで、より有用なスペクトル解析が可能となります。次回は「ノイズ解析への応用」について解説します。

■ 「FFTと周波数ドメイン解析」シリーズ（全5回）

• 第1回：時間ドメイン vs 周波数ドメインとは
• 第2回：FFT表示の基本操作とスケーリング
• 第3回：ノイズ解析への応用
• 第4回：オーディオ信号や電源リップルの解析
• 第5回：帯域幅と分解能の関係