振动数据集子集FFT计算输出为直线问题解决求助

FFT输出为直线的核心原因是原始加速度信号包含较大的直流偏置（来自静态重力加速度分量），0Hz位置的幅值远高于其他频段的振动幅值，导致其他频率分量被压缩至纵轴接近0的位置，无法肉眼观测。
除此之外你的代码还存在两处可修复的问题：

• 未对信号做去直流预处理，直接输入原始信号计算FFT
• 生成秒级时间序列t_sec时长度比x/y/z信号少1位，后续如果绘制时序图会出现长度不匹配报错

1. 计算FFT前对输入信号减去均值，去除直流偏置
2. （可选）若需观察低幅值的高频分量，可将纵轴改为对数坐标显示
3. 修正时间序列的长度错位问题

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
from scipy import signal
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import time

# 选择输入文件
root = tk.Tk()
root.withdraw()
file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV File","*.csv")])
print(file_path)
title = input("Enter Experiment Name: ")

# 加载数据
tic = time.process_time()
x, y, z, t = np.genfromtxt(file_path,delimiter=',', unpack=True)
toc = time.process_time()
print("Load Time:",toc-tic)

# 计算信号参数
N = len(t) # 简化长度计算逻辑
dt = (t[1]-t[0])/10**9 # 时间戳转秒，计算采样间隔
Fs = 1/dt  # 采样率 (Hz)
total_duration = (t[-1] - t[0])/10**9
T = 1/Fs
# 修正时间序列长度，和x/y/z保持一致
t_sec = (t - t[0])/10**9
print('Total Duration: ', total_duration)
print("# Samples:",N)
print('Sampling rate: ',Fs)

# 计算并绘制FFT
tic = time.process_time()
plt.figure(figsize=(16,9))
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)
# *关键修改：对x信号去直流后再做FFT*
yf = fft(x - np.mean(x))
yf_amp = 2.0/N * np.abs(yf[0:N//2])
plt.plot(xf, yf_amp)
# 可选：开启对数纵轴，更方便观察低幅值分量
# plt.yscale('log')
plt.grid()
plt.xlabel('Frequency (Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('Acc (m/$sec^2$)', fontsize=14)
plt.title('FFT (X)- ' + title, fontsize=18)
plt.savefig('FFT (X) {}'.format(title), dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
toc = time.process_time()
print("FFT Compute & Plot Time:",toc-tic)

如果仍有部分频段幅值过低无法观察，可取消代码中plt.yscale('log')的注释，使用对数纵轴展示幅值，即可同时观察到不同量级的频率分量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aayush Lakkad