在水声信号处理中,DEMON和LOFAR已被证明为有效的方法,特别是对微弱信号的检测和目标的识别和分类.有的时候,我们还需要知道接收信号频谱的细微结构.一般说来,只有长的时间数据才有可能得到高的频率分辨力,但是由于实际系统软、硬件方面的限制,这样作并不总是可能的.如果我们只是对某些频率附近的谱结构感兴趣,那么ZoomFFT就是一种解决高分辨率谱分析的折中方法.已有的讨论ZoomFFT的文献大体可以分为两大类,即复包络解调ZoomFFT(Complexmodulation)[4]和级连FFT(cascadeFFT)[5,6].前者需要对输入信号进行复解调、低通滤波.降采样等一系列繁复的操作.而后者通常利用前后两次FFT、经过相位和幅度修正得到所需频段的细化谱估计,因而易于实现,可作为一种有效的窄带处理器,本文在给出级连FFT法ZoomFFT理论推导的基础上,试图探讨其与复包络解调法之间的内在对应关系,并分析了窗函数、采样率、重叠率等参数的选取对估计结果的影响,最后给出一种简化的ZoomFFT算法,它可以大大缩短实时数据的运算次数.并给出了系统模拟的结果.