消除fft图中的噪声

Question

你知道如何从快速傅立叶变换中去除这么多噪声吗？以下是我的FFT代码：

import numpy as np

fft1 = (Bx[51:-14])
fft2 = (By[1:-14])


# Loop for FFT data
for dataset in [fft1]:
    dataset = np.asarray(dataset)
    psd = np.abs(np.fft.fft(dataset))**2
    freq = np.fft.fftfreq(dataset.size, float(300)/dataset.size)
    plt.semilogy(freq[freq>0], psd[freq>0]/dataset.size**2, color='r')


for dataset2 in [fft2]:
    dataset2 = np.asarray(dataset2)
    psd2 = np.abs(np.fft.fft(dataset2))**2
    freq2 = np.fft.fftfreq(dataset2.size, float(300)/dataset2.size)
    plt.semilogy(freq2[freq2>0], psd2[freq2>0]/dataset2.size**2, color='b')

我得到的是：

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我需要的是：

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有什么想法吗？韦尔奇不工作，所以正如你所看到的，我不想平滑我的图表，而是将如此多的噪音消除到第二张图片中所示的水平。

这就是Welch所做的：

和一些代码：

freqs, psd = scipy.signal.welch(dataset, fs=300, window='hamming')

更新的Welch：

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下面是一些代码：

# Loop for FFT data
for dataset in [fft1]:
    dataset = np.asarray(dataset)
    freqs, psd = welch(dataset, fs=266336/300, window='hamming', nperseg=512)
    plt.semilogy(freqs, psd/dataset.size**2, color='r')

for dataset2 in [fft2]:
    dataset2 = np.asarray(dataset2)
    freqs2, psd2 = welch(dataset2, fs=266336/300, window='hamming', nperseg=512)
    plt.semilogy(freqs2, psd2/dataset2.size**2, color='b')

如你所见，Welch配置良好，它显示了60 Hz的电线和谐波模式。它几乎是好的，但它完全平滑了我的图。请参见所需的图表二。顺便说一句。Y标度在Welch图中是错误的，但这只是两者的幂数据的一个例子。

我已经更改为nperseg=8192，并且它起作用了。看看结果。

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