好吧，我对语音数据进行了大量研究，我能够从 wav 文件返回实数或复数序列的离散傅里叶变换。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile as wav
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
rate, data = wav.read('Data/File1.wav')
fft_out = fft(data)
%matplotlib inline
plt.plot(data, np.abs(fft_out))
plt.show()
当我试图保存这个 np.abs(fft_out) 数据时，它最终是一个一维数组数据，这很明显
但是我需要一些帮助来从傅立叶变换的数据中提取特征（傅立叶系数），有人可以展示一下吗？
最终，我被要求创建一个具有傅立叶变换信号重要特征的最终数据集
注意：我不需要确切的代码，但任何方向都会有所帮助。我的主要任务是从傅立叶变换数据中提取重要特征。
