滤波FFT算法去除92.5Hz带外噪声的代码

滤波并使用快速傅里叶变换（FFT）算法去除92.5 Hz的带外噪声通常涉及到信号处理步骤，以下是使用Python和numpy库的一个简化示例：

import numpy as np

# 假设你有一个包含噪声的信号signal
signal = ... # 这是一个numpy数组，包含了需要处理的数据

# 定义信号采样率fs (假设为44100 Hz)
fs = 44100

# 确定92.5 Hz对应的实际周期长度 T
T = 1 / 92.5

# 计算完整的周期次数 N (取整数部分，因为不能有分数的周期)
N = int(fs // T)

# 提取频域数据
fft_result = np.fft.fft(signal, n=fs)  # n参数设置为采样率是为了保证完整的一帧分析

# 定义感兴趣频率范围，这里是只关注92.5 Hz及其附近
lower_band = max(0, int(N * 0.9))  # 上限略大于92.5 Hz
upper_band = min(N, int(N * 1.1))   # 下限略小于93.5 Hz

# 利用numpy的切片功能，选择这个频段的幅度和相位
filtered_fft = fft_result[lower_band:upper_band + 1]

# 把幅值转换回时间域，注意这里会丢失原信号的一部分信息，可以根据需要调整
reconstructed_signal = np.fft.ifft(filtered_fft).real[:len(signal)]

# 结果reconstructed_signal就是去除了92.5 Hz左右噪声后的信号