fft在分析頻譜分析的時候，會有下面四個方面的誤差：
（1）頻譜混疊： 奈奎斯特定理已被眾所周知了，所以幾乎所有人的都知道為了不讓頻譜混疊，理論上采樣頻譜大於 等於信號的最高頻率。那和時域上聯系起來的關系是什么呢？
采樣周期的倒數是頻譜分辨率，最高頻率的倒數是采樣周期。
設定采樣點數為N，采樣頻率fs，最高頻率fh，故頻譜分辨率f=fs/N,而fs>=2fh，所以可以看出最 高頻率與頻譜分辨率是相互矛盾的，提高頻譜分辨率f的同時，在N確定的情況下必定會導致最高頻 率fh的減小；同樣的，提高最高頻率fh的同時必會引起f的增大，即分辨率變大。
（2）柵欄效應：由於dft是只取k=0,1,2,.......N-1,只能取到離散值，如果頻譜之間相隔較大的話也許會將一些中 間的信息丟失掉，而用fft計算dft是不可避免的，解決的辦法就是增加采樣點數N。這樣頻譜間隔 變小，丟失信息的概率減小。
另外，增加0可以更細致觀察頻域上的信號，但不會增加頻譜分辨率。
（3）頻譜泄露：是由加窗函數引起的，同樣是計算量的問題（用fft用dft必需要加窗函數），時域上的相乘，頻域上卷積，引起信號的頻譜失真，只有在很少的情況下，頻譜泄露是不會發生的，大部分情況都會引起泄露。如x(n)=cos(2π/N),(n=0,1,2,3.....N-1,) N點的fft則不會發生泄露，但2N，或N+1， N+2等均會引起失真，而引起失真可以從表達式上可以看出 X(K)=卷積以后的頻譜在2π/N*k的取樣值，所以如果是2N的dft，為2π/2N*K,相當於N點dft結果各個值中間再取樣了一個值，而 2π/(N+2)*k,就與N點fft完全不一樣了。解決辦法，可以擴大窗函數的寬度（時域上的寬了，頻域上就窄了，（時域頻域有相對性），也就是泄露的能量就小了），或者不要加矩形的窗函數，可以加緩變的窗函數，也可以讓泄露的能量變小。因為泄露會照成頻譜的擴大，所以也可能會造成頻譜混疊的現象，而泄露引起的后果就是降低頻譜分辨率。
頻譜泄露會令主譜線旁邊有很多旁瓣，這就會造成譜線間的干擾，更嚴重就是旁瓣的能量強到分不清是旁瓣還是信號本身的，這就是所謂的譜間干擾。