为什么我的fft图像 我的FFT图像为什么不正常

1、模拟信号和离散信号

首先，需要明确的是FFT作用于的信号应该是离散的时域信号，而不是模拟信号。模拟信号是在连续的时间和幅度范围内的，如果直接把模拟信号输入FFT算法，会造成频谱泄露和混叠的问题。

因此，我们需要进行信号采样，在时间上离散化，使得信号变成离散时域信号。同时，采样的频率也需要满足一定条件，避免采样频率过低或者信号高于采样频率一半的时候出现混叠的情况。

2、窗函数的选择

在对离散时域信号进行FFT变换之前，通常还需要对信号进行窗函数的处理，因为直接对采样的信号进行FFT变换，会造成频谱泄露和谐波干扰的问题。使用窗函数可以让FFT变换后的频谱更加精细，更加准确地反映信号的频率谱特征。

窗函数有很多种，例如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等等。选择不同的窗函数，会对FFT变换后的频谱图有不同的影响。因此，在选择窗函数的时候需要考虑信号的特征以及需要反映的频域特征。

3、FFT参数设置

FFT算法还需要设置一些参数，例如采样点数、采样频率、窗函数类型等等。这些参数的设置会影响FFT变换后的频谱图像的特征。因此，在进行FFT变换之前，需要合理设置这些参数。

对于采样点数，应该选择足够大的点数，以反映出信号的细节和频域特征。对于采样频率，应该选择足够高的频率，以避免混叠的问题，并且根据信号特征和需要反映的频率范围进行选择。同时，选择适当的窗函数类型和窗函数长度也是非常重要的。

4、信号预处理和处理方式选择

信号预处理包括去噪、滤波、归一化等等，这些预处理能够让信号更加干净、更加准确地反映信号的特征。在选择FFT算法的处理方式时，还需要考虑信号的特性和FFT算法的适用场景。

例如，对于有限长度的信号，可以使用快速傅里叶变换（FFT）；对于无限长度的信号或在频域上需要进行快速算法的情况，可以使用傅里叶积分算法（FT）或快速傅里叶变换算法（KFT）；对于需要高精度的变换结果，可以使用高精度傅里叶变换（HFFT）等等。