进行FFT后恢复一个周期信号波形进入指定长的数组里、

如果要将恢复的周期信号波形放入指定长度的数组中，可以通过以下步骤进行处理：

1. 首先，根据周期信号的长度和采样率计算出每个周期内的采样点数。假设周期信号的长度为 `signal_length`，采样率为 `sampling_rate`，则每个周期内的采样点数可以计算为 `samples_per_cycle = signal_length / (1/frequency)`。

2. 然后，计算所需的周期数 `num_cycles`，即指定数组长度除以每个周期内的采样点数。假设指定数组长度为 `array_length`，则 `num_cycles = array_length // samples_per_cycle`。

3. 接下来，构造一个大小为 `array_length` 的空数组 `reconstructed_array`，用于存储恢复的周期信号波形。

4. 将逆FFT变换得到的恢复信号波形复制到 `reconstructed_array` 中。由于逆FFT变换得到的波形可能会比一个周期更长，因此需要取出恢复信号波形中的前 `array_length` 个点。

下面是一个示例代码，演示了如何将恢复的周期信号波形放入指定长度的数组中：

import numpy as np

# 原始信号参数
amplitude = 1.0  # 幅度
frequency = 10.0  # 频率
phase = 0.0  # 相位

# 采样点数和采样间隔
num_samples = 1000
sampling_rate = 1000

# 构造时间序列
t = np.linspace(0, (num_samples-1)/sampling_rate, num_samples)

# 构造周期信号
signal = amplitude * np.sin(2 * np.pi * frequency * t + phase)

# 进行FFT变换
fft_result = np.fft.fft(signal)

# 构造频谱向量
spectrum = np.zeros_like(fft_result)
spectrum[1] = np.abs(fft_result[1])  # 设置主要频率成分的幅值
spectrum[-1] = np.abs(fft_result[-1])  # 设置负频率对应的幅值

# 进行逆FFT变换
reconstructed_signal = np.fft.ifft(spectrum)

# 将恢复的信号波形放入指定长度的数组中
array_length = 200  # 指定数组长度
samples_per_cycle = int(num_samples / (1/frequency))  # 每个周期内的采样点数
num_cycles = array_length // samples_per_cycle  # 所需的周期数

reconstructed_array = np.tile(reconstructed_signal[:samples_per_cycle], num_cycles)
reconstructed_array = reconstructed_array[:array_length]

# 打印结果
print("Reconstructed Array:", reconstructed_array)

在上述代码中，我们首先构造了一个周期为10Hz的正弦信号，并进行FFT变换得到频谱。然后，根据频谱信息构造了一个频谱向量，并进行逆FFT变换得到恢复的信号波形。最后，根据指定的数组长度，将恢复的信号波形复制到指定长度的数组中。

请注意，由于信号波形的周期可能与指定数组长度不完全匹配，因此在复制波形时使用了 `np.tile()` 函数来重复周期内的波形数据。最后，使用 `reconstructed_array[:array_length]` 取出指定长度的数组。

这样，恢复的周期信号波形就被放入了指定长度的数组中。