FFT（快速傅里叶变换）是一种将时域信号转换到频域中的算法，它能够帮助我们理解信号中不同频率成分的分布情况。然而，当我们从时域转换到频域后，得到的结果可能只是一些抽象的复数值，这时候就需要将这些数学结果转换为具有物理意义的信息。

首先，我们需要了解FFT的基本输出：幅度谱和相位谱。幅度谱表示了各个频率分量的强度，而相位谱则表示了各频率分量之间的相对相位差。这两个信息结合起来，可以让我们更好地理解原始信号的特性。🔍

接着，对于幅度谱，我们需要将其单位从复数形式转换为实际的物理单位。例如，如果我们处理的是音频信号，那么幅度谱通常以分贝（dB）为单位，这样可以直接反映声音的响度。而对于相位谱，虽然它本身没有直接的物理意义，但通过分析不同频率下的相位变化，我们可以了解信号的时间延迟或波形失真等现象。🔧

最后，为了使这些结果更具可读性，可以使用图表的形式来展示频率与幅度/相位的关系。这不仅有助于直观地理解信号特征，还能方便与其他信号进行比较分析。📊

通过上述步骤，我们可以将FFT得到的纯数学结果转换为具有实际物理意义的有用信息，从而更深入地理解和分析信号。💡