Python-绘制非周期值的傅里叶变换的问题

我在绘制数据系列的傅里叶变换时遇到问题。我测量了一些振荡的东西，我的值是这样的（x轴是时间，10秒，y是某种加速度）：

然后我用这个函数做傅里叶变换：

def plot_magnitude_spectrum(signal, title, sr):
    ft = np.fft.fft(signal)
    magnitude_spectrum = np.abs(ft)
    
    plt.figure(figsize=(18,5))
    frequency = np.linspace(0, sr, len(magnitude_spectrum))
    plt.plot(frequency, magnitude_spectrum)
    plt.xlabel("frequencies")
    plt.title(title)
    plt.show()
    
    
plot_magnitude_spectrum(normes, "normes", 10.5)

信号是我的测量值列表，sr是采样率（我每秒钟有10.5个测量值）。 它给了我这个图表：

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我试图找到振荡的频率，但我觉得我做错了。FFT是否执行错误？

第一项是常数，表示信号的平均值。因为原始信号的平均值相当大，所以常数项也很大也就不足为奇了。看看吉布斯现象。傅里叶变换隐式地将信号视为周期性的，因此想象一下将信号并排叠加——边界处会有明显的差异，因此在小频率下会有大量的功率。尝试你的代码在一个信号，你理解像一个正弦波，以确保它的工作正常。查看窗口功能，并考虑裁剪您的数据。