§AD・ＦＦＴ・窓関数について§
　　　　　　
　序：ＡＤとは
　一般的なアナログ量をデジタル値に変換する事。究極的にはデジタルも
　アナログノ極端な領域と考えられる。
　入力を他の量、たとえば周波数・パルス幅時間に変換したり、　　
　デジタル即ち数値化変換器により，直接値を得る。
　後者の方が一般的だがサンプリング周波数の１／２以下までとか
　制限が多い（専門書を参照）。通常この変換はＤＦＴと呼ばれ、
　多量の演算を要する。得られたＤＡＴＡは実数項と虚数項である。
　計算の大幅な縮小アルゴリズムが通称ＦＦＴと呼ばれ，少ない時間と
　メモリで計算が行える。
　ＤＡＴＡから求められるのが振幅（直流分も）・周波数成分・位相値で有るが
　後者２成分は，相当に注意が必要である。
　フーリエ変換の説明教科書等は０から始まり０に終わる、いわゆる
　理想状態のサンプリングで説明するが、入力と変換側のサンプル行為は
　何の脈絡も無いので同期して変換してはいない。又同期させるのも
　結構大変だ。
　従がって、イメージ的には連続波形の一部を切り取った形になり
　本来の波形とは異質なものである。当然本来とは違った成分が発生する。
　正確に１周期分を切り出していないので。
　そこで，余計な成分波をフイルター演算で減衰するのだが、
　この時の掛ける関数を窓関数と云う。
　但し温度や湿度のように変化自体が極めて遅い直流に近い信号は
　該当しないと考えて良い。

＊スペクル：サンプル数Ｎとサンプリング時間Δｔとすると基本周波数は
　　ｆ＝１／（Ｎ＊Δｔ）となる。例えばｆ＝１ｈｚとすると、
　　出現するスペクトラムは，直流分と１ｈｚ，２ｈｚ，３ｈｚ．．．．．となり
　　１．５ｈｚとかは出現しないのでその周波数の分析は不可能である。
　　この場合ＮかΔｔを調整して０．１ｈｚ単位で出現するように調整しなければ
　　ならないが、この場合分析の帯域が狭くなるのは仕方が無い。
　　アナログ型の場合は精度は0.1％くらいだが安定していれば
　　帯域内のどの周波数も観測可能である。一般的に分解能と
　　帯域は両立せず、反比例する。

＊位相：純度と振幅安定度が充分な基準発信機から回路網に供給し
　　　　　〇点からサンプルが始まりＯ点で終了するような工夫が必要である。
　　　　　ＤＤＳはその点周波数安定度は高いが，高周波には向かない。
　　　　　特にＯ度位相ジッターで系の精度は伺える。
　　　　　高速版は高速Ｓ−ＲＡＭ（ｎｓ）に一度書きこみ、出力すれば
　　　　　ある程度高周波にも対応する。

＊安定度：一般的に使用される逐次比較型ＩＣでも，１２ＢＩＴあたりから
　　　　　　　回路的、ノイズの関係から製造が難しくなり
　　　　　　　１６ＢＩＴ級ではＩＣの安定度よりも周辺回路・実装状態の
　　　　　　　影響が無視できなくなる。特に入力ＡＭＰ・Ｓ／Ｈ回路等
　　　　　　　のグレードで大幅に性能低下も多々あるので注意が必要。