고속 푸리에 변환 (FFT) 계산기

실수·복소 수열을 넣으면 FFT 진폭·위상 스펙트럼을 계산합니다. 창 함수, 제로패딩, 주요 주파수 피크를 확인합니다.

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빠른 예제:

사인파형 8개 샘플 윈도우 적용 펄스 복소 회전 페이저 깨끗한 정현파

신호 샘플 실수 또는 복소수

샘플을 쉼표, 공백, 세미콜론 또는 줄 바꿈으로 구분하세요. 복소수 값은 3+4i, -2i, 또는 1.25-0.5i를 사용할 수 있습니다.

샘플링 레이트 Hz 또는 샘플/단위

윈도우

FFT 길이

스펙트럼 뷰

기본 길이는 radix-2 FFT 경로가 사용되도록 2의 거듭제곱으로 패딩됩니다.

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고속 푸리에 변환 (FFT) 계산기 정보

고속 푸리에 변환 (FFT) 계산기는 유한한 신호 시퀀스의 이산 푸리에 변환을 수행하고 그 결과를 실수 및 허수 성분, 크기, 정규화된 크기, 위상각, 주파수 레이블, 지배적 피크 및 복사 가능한 스펙트럼 데이터와 같은 실용적인 주파수 빈 출력으로 변환합니다. 실수 또는 복소수 샘플을 허용하며, 일반적인 윈도우 함수를 지원하고, 빠른 radix-2 알고리즘을 사용할 수 있도록 기본적으로 2의 거듭제곱 제로 패딩을 사용합니다.

FFT의 계산 원리

N개의 샘플 x[0], x[1], ..., x[N−1] 시퀀스에 대해 이산 푸리에 변환은 N개의 복소수 빈 X[0], X[1], ..., X[N−1]을 생성합니다. 각 빈은 신호에서 해당 빈 주파수의 정현파 성분이 얼마나 강하게 나타나는지를 측정합니다.

X[k] = Σ x[n] · e^(−2πi·k·n/N), (k = 0, 1, ..., N−1)

FFT는 동일한 DFT를 계산하는 효율적인 방법입니다. 변환 길이가 2의 거듭제곱일 때, radix-2 FFT는 작업을 대략 N²번의 복소수 연산에서 약 N log₂ N번의 연산으로 줄여줍니다. 이것이 신호 처리 작업 흐름에서 다음 2의 거듭제곱으로 제로 패딩하는 것이 일반적인 이유입니다.

출력값 읽는 방법

열	의미	일반적인 용도
주파수 (Frequency)	샘플링 레이트 / FFT 길이를 사용하여 빈 인덱스를 물리적 단위로 변환한 값입니다.	톤, 진동 주파수, 변조 대역 또는 주기적 성분의 위치를 찾습니다.
실수 / 허수 (Real / Imaginary)	각 빈에 대한 복소수 FFT 계수입니다.	재구성 또는 추가 수학 연산을 위해 위상이 포함된 전체 정보를 보존합니다.
크기 (Magnitude)	복소수 계수의 크기로, \|X[k]\|로 표기됩니다.	어떤 주파수가 가장 강한지 식별합니다.
위상 (Phase)	도(degree) 단위의 복소수 계수 각도입니다.	성분 또는 채널 간의 타이밍 오프셋을 비교합니다.
정규화된 크기 (Normalized magnitude)	크기를 FFT 길이로 나눈 값입니다.	다른 패딩 길이로 계산된 스펙트럼을 비교합니다.

샘플링 레이트와 주파수 해상도

샘플링 레이트가 Fs이고 FFT 길이가 N인 경우, 인접한 FFT 빈은 Fs / N 간격으로 배치됩니다. FFT 길이가 길어지면 빈 간격이 더 조밀해지지만, 제로 패딩이 새로운 정보를 생성하는 것은 아닙니다. 이는 기존 신호 세그먼트의 주파수 그리드를 보간할 뿐입니다.

빈 k의 주파수 = k · Fs / N 및 Δf = Fs / N

실수 값 입력의 경우, 음의 주파수 절반이 양의 주파수 절반의 복소 공액 대칭이므로 일반적으로 양의 주파수 절반만으로도 충분합니다. 복소수 값 입력의 경우 전체 스펙트럼이 의미가 있으며, 이 계산기는 복소수 예제에서 전체 뷰로 전환됩니다.

윈도우 함수 가이드

윈도우는 FFT 수행 전 샘플링된 세그먼트의 가장자리를 변경합니다. 이는 세그먼트에 정수 사이클이 포함되지 않았을 때 발생하는 스펙트럼 누설(spectral leakage)을 줄여줍니다. 다만, 윈도우를 사용하면 에너지가 더 넓은 메인 로브로 퍼지고 진폭 스케일링이 변경되는 트레이드오프가 있습니다.

윈도우	최적의 용도	트레이드오프
Rectangular	이미 샘플 윈도우와 깔끔하게 정렬된 신호.	파형의 중간 사이클에서 잘릴 때 누설이 가장 심함.
Hann	일반적인 스펙트럼 분석 및 부드러운 누설 감소.	보통 수준의 진폭 손실 및 메인 로브 너비.
Hamming	조밀한 메인 로브를 유지하면서 인접 사이드 로브 감소.	Hann보다 경계면에서 약간 덜 부드러움.
Blackman	강한 톤에서 인접한 약한 빈으로의 누설 억제.	메인 로브가 넓어 가까운 주파수를 분리하기 어려움.

계산기 사용 방법

실수 또는 복소수 샘플 시퀀스를 붙여넣으세요. 0, 1, 0, -1 또는 1+0i, 0+1i, -1+0i, 0-1i와 같은 값을 사용합니다.
샘플링 레이트를 입력하세요. 샘플당 정규화된 사이클만 필요한 경우 1을 사용합니다.
윈도우를 선택하세요. 정확한 합성 예제에는 Rectangular를, 측정된 신호에는 Hann을 권장합니다.
FFT 길이를 선택하세요. '다음 2의 거듭제곱'이 가장 빠른 기본 설정이며, '2의 거듭제곱 2배'는 더 조밀한 표시 그리드를 제공합니다.
FFT 계산을 클릭한 다음 크기 플롯, 피크 목록, 위상 열 및 복사 가능한 CSV 출력을 확인하세요.

작동 예시

샘플링 레이트가 8일 때 샘플 시퀀스 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1의 경우, 신호는 8개의 샘플에 걸쳐 두 사이클을 완료합니다. 가장 강한 비 DC FFT 빈은 해당 양수 및 음수 주파수 위치에 나타납니다. 단측(one-sided) 모드에서는 양의 주파수 피크를 가장 읽기 쉽습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

FFT 계산기는 무엇을 계산하나요?
FFT 계산기는 유한 시퀀스의 이산 푸리에 변환을 계산합니다. 시간 영역 샘플을 복소 진폭, 크기 및 위상을 갖는 주파수 빈으로 다시 작성합니다.

샘플 수가 2의 거듭제곱이어야 하나요?
radix-2 FFT는 변환 길이가 2의 거듭제곱일 때 가장 빠릅니다. 이 계산기는 입력을 다음 2의 거듭제곱으로 자동 제로 패딩할 수 있으며, 2의 거듭제곱이 아닌 짧은 시퀀스에 대해서는 직접 DFT 방식을 사용합니다.

FFT 주파수 해상도란 무엇입니까?
주파수 해상도는 샘플링 레이트를 FFT 길이로 나눈 값입니다. 예를 들어 1000 Hz 샘플링 레이트와 1024포인트 FFT는 약 0.9766 Hz 간격의 빈을 생성합니다.

Hann, Hamming, Blackman 중 어떤 윈도우를 사용해야 하나요?
캡처된 세그먼트에 정수 사이클 수가 포함되지 않은 경우 윈도우를 사용하세요. Hann은 균형 잡힌 범용적인 선택이고, Hamming은 인접 사이드 로브를 줄이며, Blackman은 더 넓은 메인 로브와 함께 더 강력한 사이드 로브 억제 기능을 제공합니다.

FFT 결과가 왜 복소수인가요?
각 주파수 빈은 진폭과 위상을 모두 가집니다. 실수부와 허수부는 위상을 고려한 정현파 성분을 저장하는 간결한 방법입니다.

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miniwebtool 팀 작성. 업데이트: 2026년 4월 24일

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