FFT 快速傅里叶变换（云端批量分析）
Fast Fourier Transform — Cloud Batch Analysis
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
01
定义
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
02
公式与计算
X(k) = Σ_{n=0}^{N−1} x(n)·e^{−j2πkn/N}
频率分辨率 Δf = f_s / N
03
适用时机
识别特征频率（转频、轴承频率、结构自振频率）、噪声源识别。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
采样率 f_s、点数 N、窗函数（Hanning/Hamming）、平均次数；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界必须加窗抑制泄漏；必须满足采样定理；Δf 由 N 决定，不是插值能解决的。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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