平滑图形：
我想你真正关心的是增加分数。所以只需指定要使其看起来更平滑的点数。在
例如，FFT的点数与测量值相同：n = 500
nfft = n
t = np.linspace(0, 0.1, n)
y = 0.5 + np.sin(2*np.pi*60*t)
yf = fftshift(fft(y, nfft))
f = fftshift(fftfreq(nfft, np.mean(np.diff(t))))
pyplot.plot(f, abs(yf))
pyplot.grid()
pyplot.xlim([-100, 100])
如果将fft点数改为4096，即nfft=2**12，则会得到一个更平滑的图。
消除0 Hz的峰值
如果DC值就是你关心的，那么就减去平均值。根据上面的示例，您可以将第5行更改为
^{pr2}$
你可以得到没有基带的FFT。
最小点数
从理论上讲，你只需要满足奈奎斯特速率。但是，对于视觉效果，FFT中的频率间隔是Fs/N。因此，如果采样率为500 Hz和500个点，则点之间的间距为1 Hz，如果带宽为5 Hz，这可能不够，所以您可以通过对信号进行零填充来增加FFT的点数，或者降低采样率(只要高于奈奎斯特)。。。在