能不能再加上快速傅里叶变换升级一下代码

当然可以！下面是将快速傅里叶变换（FFT）应用于你提供的代码的升级版本：

首先，导入FFT所需的库（例如numpy）：

import numpy as np

然后，对需要进行FFT的数据进行预处理，将其转换为复数形式：

# 将sum1和sum2转换为复数形式
sum1_complex = np.array(sum1, dtype=np.complex64)
sum2_complex = np.array(sum2, dtype=np.complex64)

接下来，使用FFT对数据进行变换：

# 对sum1_complex和sum2_complex进行FFT变换
fft_sum1 = np.fft.fft(sum1_complex)
fft_sum2 = np.fft.fft(sum2_complex)

然后，计算变权欧式距离和相似系数的部分，使用变换后的数据进行计算：

for i in range(k+1):
    dif1 = gonglv_avr - fft_sum1[i]
    dif2 = Qtrig - fft_sum2[i]
    dif1 = dif1 * np.conj(dif1)
    dif2 = dif2 * np.conj(dif2)
  
    dis = dif1 * 0.5 + dif2 * 0.5  # 计算变权欧式距离，权值为0.5和0.5
  
    scale1[i] = 1 / (1 + np.sqrt(dis))  # 计算相似系数
  
    if maxs < scale1[i]:
        lei = i
        maxs = scale1[i]

请注意，这里假设输入的`sum1`和`sum2`已经是复数形式，以便直接使用FFT函数。如果数据不是复数形式，你可能需要根据具体情况进行调整。

通过应用FFT，你可以在计算变权欧式距离和相似系数时，更全面地考虑数据的频谱信息，以提高识别的准确性和鲁棒性。