RH1FFT blog

FFTでは原理上データが無限に連続していることを前提にしています。
これの意味するところはデータの最後と最初がつながっているということです。しかしながら通常データはこの条件を満たしていません。したがって、不連続になってずれている部分で誤差が出ています。これを漏れ誤差（leak　error)といいます。
これにより変換後のデータにノイズがのることになります。これを回避する（抑制する）ために窓関数を用います。
窓関数には方形、ハニング、ハミング、フラットトップ、等いくつかあります。ただし、方形は窓関数を使用しないというものです。
それぞれ、周波数分解能、ダイナミックレンジ等で特徴があります。
共通した特徴としては、始点及び終点を0に漸近させていることです。したがって窓関数を使ってFFTをかけたデータを逆FFTをかけても、中間付近のデータが強調され、始点、終点付近が0のデータとなります。
具体的なデータとしては
http://cessna373.asablo.jp/blog/cat/43window/
を参考にしてください