我用5kHz采样对传感器数据进行了1分钟的采样。 因此，一个采样数据文件包括5,000 x 60 = 300,000个数据点。 请注意，传感器测量周期性数据，例如60Hz AC电流。
现在，我想将FFT（使用python numpy.rfft函数）应用于一个数据文件。 据我所知，FFT结果的数量是输入数据数量的一半，即在300,000个数据点的情况下产生150,000个FFT。 但是，FFT结果的数量太大而无法分析它们。
所以，我想减少FFT结果的数量。 关于这一点，我的问题是，给定一个采样数据文件，以下方法是否有效？
提前谢谢。
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这取决于你的目的。
如果以5 kHz采样源信号，则最大输出元件的频率将对应于2.5 kHz。因此，对于150K输出长度，频率分辨率将约为0.017 Hz。如果将变换应用于3000个数据点，则会得到频率为1.7 Hz的freq.resolution。
这对你很重要吗？您是否需要注册交流电的所有可能频率成分？
AC质量（幅度，频率，噪声）可能在一分钟的间隔内发生变化。你需要注册这种不稳定吗？
也许，高频率。 AC控制不需要分辨率和短程时间稳定性，在这种情况下，您的方法非常好。
编辑：更长的间隔也会减少有限持续时间的信号窗口效应，从而产生错误的峰值
P.S。请注意，快速傅立叶变换通常（并非总是如此，我在rfft描述中看不到这样的方向）与interval length = 2^N一起使用，因此此处输出可能包含256K