まず、図1のような連続した正弦波を考えます。

正弦波にひずみが無いとすれば、単一の周波数成分しか持たないので、そのスペクトラムは図2のように一本だけになるはずです。

FFTアナライザなどを使って解析する場合はどうでしょうか。

この場合、図1に示したように信号のある区間を切り出して、その信号をデジタル化した後にフーリエ変換の演算をすることになります。

ところが、図3のようにデータの取り込み区間と信号の周期が一致しない場合は、アナライザは同図の下の波形として演算をしてしまいます。
下の波形は連続正弦波とは大きく異なるので、当然そのスペクトラムも連続正弦波とは異なり、図4のように本来のスペクトラムの周りに漏れを生じて大きく拡がりを持ってしまいます。

このように、有限の時間範囲でデータを切り取ってしまうために生じる不確かさ（誤差）は時間窓による誤差あるいはトランケーションによる誤差などと呼ばれます。これはA/D変換の量子化誤差などと比べてもかなり大きな誤差です。

FFTを利用するアプリケーションでは信号の周期と取り込み区間を同期できるとは限りません。むしろ同期できない方がずっと多いので、この問題は深刻です。

そこで、FFTアナライザでは時間窓による誤差を軽減するために、「窓関数」という処理を施します。

図6は方形波の窓関数のスペクトラムを表しています。
窓関数のスペクトラムは、アナライザの取り込み区間を固定して、信号の周波数をスイープさせたときのアナライザの応答と考えることもできます。

その場合、スペクトラムの形状としては、中央（周期と一致する周波数）だけにレスポンスがあってほかはゼロというのが理想です。

また、レスポンスの中央部をメインローブ、脇の拡がりをサイドローブといいます。

この言い方をすれば、メインローブの幅が細く、サイドローブの拡がりが小さいほど誤差が少ないことになります。

メインローブの幅が広いと、計測の周波数分解能が悪くなって近接した信号を分離できなくなります。

また、サイドローブの減衰が小さいと計測のダイナミックレンジが狭くなってしまいます。

もし、波形を切り出した後で、波形のつなぎ目に近いところは感度を低くできれば、連続波形とは異なるものの、滑らかなつながりが得られるはずです。

感度を時間に比例して変えていくとすれば、感度のグラフは図7のような三角波になります。

方形波の時と同じに考えるならば、図7のような三角波状の窓関数を掛ける、という表現になるでしょう。

さらに別な言い方をすれば、図7の関数でデータに重み付けをする、ということでもあります。

図8は図7の三角波窓関数のスペクトラムです。
レクタンギュラ・ウインドウと比べてみると、メインローブは広くなってしまいますが、サイドローブの減衰がずっと大きくなって改善されていることが解ります。

●　ハニング・ウインドウ

サイドローブがシャープに切れ落ちた特性を持ったウインドウです。従って、ダイナミックレンジの広い計測ができます。最もポピュラーなウインドウであり、デフォルトがハニング・ウインドウに設定されている製品も数多くあります。
ただし、メインローブに近い部分のサイドローブが比較的大きいので、周波数が近接した複数信号の計測にはあまり向いていません。

●　ハミング・ウインドウ

メインローブのすぐ脇に出るサイドローブの大きさを抑えた窓関数です。
従って、周波数が近接した複数信号の計測に向いていると言えますが、全体としてのサイドローブの減衰が鈍いので、広ダイナミックレンジは望めません。

前出のハニング・ウインドウと名前が似ているので混同しないように注意が必要です。

●　ブラックマン・ウインドウ

サイドローブの減衰特性が良い窓関数です。従って、大きな信号と小さな信号が周波数を隔てて存在する場合などは有用です。
逆に、近接した信号などでは分離ができずにひとつのスペクトラムとして観測される危険があります。

●　フラットトップ・ウインドウ

周期的な信号の計測精度を向上させるために考案されたウインドウです。
フラットトップという名称から、レクタンギュラ・ウインドウと混同されやすいので注意してください。

フラットトップ・ウインドウのフラットというのは、窓関数の波形（時間領域のカタチ）がフラットなのではなく、窓関数のメインローブのスペクトラムがフラットという意味です。

メインローブの幅が極めて広いので、計測信号の周期と取り込み区間の幅が少し違っいても、レベル的には誤差の小さな計測が可能です。

時間領域の波形は図13のように方形波とは大きく異なっています。