在分析信号频谱的时候，由于受到计算能力的影响，只能处理有限长的信号。这就必须截取时间函数的一个有限范围，即把观测到的信号限制在一定的时间间隔之内。换句话说，就是要取出信号的某一个时间段。这种过程就是截断数据的过程。
　　这种截断过程相当于对信号进行加窗，即信号乘以窗函数。根据傅里叶变换的卷积定理 ，信号加窗后的频谱相当于原信号频谱与窗信号的频谱在频域作卷积。显然，这种卷积过程将造成信号频谱的失真。而且，如果信号所乘的是矩形窗函数（通常，简单的截取信号就相当于乘的是矩形窗），失真频谱将产生"拖尾"（频谱延伸扩展）现象――原有受限的频谱图形"扩展"开来，这就称之为频谱泄漏。
　　应该指出，泄漏并不能与混叠完全分开。这是因为，频率泄漏会导致频谱扩展，从而使信号的最高频率有可能超过折叠频率f_s/2，造成混叠失真。
　　由于实际应用的需要，对信号进行截断是必须的，所以由此引起的频谱泄漏也显然是无法避免的。不过，通过改善窗函数的形状，可以达到减少泄漏的目的。通常的矩形窗在时域有突变，使得频域拖尾严重，收敛很慢。为了解决这个矛盾，人们已经研究了各种形式的窗函数，例如
　　海明(Hamming)窗

　　汉宁(Hanning)窗

　　布莱克曼(Blackman)窗

等，它们都在不同程度上压低了窗函数频谱的旁瓣，减弱了频率泄漏现象。有兴趣的读者可以通过求它们的DTFT来研究它们的频谱特性。