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我在 StackOverflow 上阅读了关于对加速度计数据执行 FFT 的各种帖子，但没有一篇文章能帮助我理解我的问题。

我正在通过以下方式在我的加速度计阵列上执行此FFT 实现：data

int length = data.size();
double[] re = new double[256];
double[] im = new double[256];
for (int i = 0; i < length; i++) {
    input[i] = data[i];
}

FFT fft = new FFT(256);
fft.fft(re, im);

float outputData[] = new float[256];
for (int i = 0; i < 128; i++) {
    outputData[i] = (float) Math.sqrt(re[i] * re[i]
    + im[i] * im[i]);
}

我绘制了outputData（左，）的内容，还使用 ​​R 对我的数据执行 FFT（右。） 快速傅里叶变换

我在这里做错了什么？我使用相同的代码来执行我在其他地方看到的 FFT。

编辑：按照@PaulR 的建议应用窗口函数，以及@BjornRoche 提供的链接（http://baumdevblog.blogspot.com.br/2010/11/butterworth-lowpass-filter-coefficients.html），我能够解决我的问题。解决方案几乎就是该链接中描述的内容。这是我现在的图表：http: //imgur.com/wGs43

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低频伪影可能是由于缺少窗口。尝试应用窗口函数。

总体偏移可能是由于两种不同的 FFT 实现中的不同比例因子造成的——我的猜测是你看到了 24 dB 的偏移，这对应于比例差异为 256 倍。

于 2012-08-17T15:42:41.143 回答
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因为左侧的所有数据都高于 0，所以对于频率分析，它是直流信号。所以在你的fft之后，它将DC信号抽象出来，非常好。对于您的场景，您只需要切断直流信号，只需保留超过 0 Hz（交流信号）的信号，这是有道理的。

于 2017-09-14T13:09:42.967 回答