我有一些我在Python中看到的时间序列数据，我知道它应该遵循正弦 2 函数，但由于各种原因不太合适。我正在对其进行FFT，并且当它应该是非常窄的单一频率时，它具有相当宽的频率扩展。然而，导致这种情况的错误是非常一致的 - 如果我再次获取数据，它与之前的数据集非常接近，并提供非常相似的FFT。
所以我一直试图想出一种方法，我可以重新调整数据的时间轴，使其处于单一频率，然后将相同的重新缩放应用于我收集的未来数据。我已经尝试了各种滤波技术来平滑数据或从FFT中削减频率而没有太多运气。我也尝试将频率变化的正弦 2 拟合到数据中，但未能很好地拟合（如果我能够，我将使用频率与时间函数重新缩放原始数据的时间轴，使其具有恒定频率，然后对我收集的任何新数据应用相同的重新缩放。
这是small sample of the data I'm looking at（完整数据持续几百个周期）。以及完整数据的resulting FFT
任何建议都将不胜感激。谢谢！
