对signalFFT = np.abs(np.fft.fft(x_reconstructed[re[j - 1]], N))操作得到的数据进行低通滤波

低通滤波可以通过将高频信号滤除来增强低频信号。在这里，我们可以使用一个低通滤波器来滤除信号中的高频成分，只保留低频成分。

具体实现方法如下：

1. 首先，我们需要选择一个合适的滤波器类型和截止频率。这里我们可以选择一阶Butterworth低通滤波器，截止频率为100Hz。

2. 然后，我们需要对信号进行滤波。可以使用`scipy.signal`中的`butter`和`lfilter`函数实现滤波。

代码示例如下：

from scipy.signal import butter, lfilter

# 定义低通滤波器
def butter_lowpass(cutoff, fs, order=1):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a

# 滤波函数
def lowpass_filter(data, cutoff=100, fs=1000, order=1):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

# 对信号进行低通滤波
signalFFT_filtered = lowpass_filter(signalFFT)

其中，`cutoff`为截止频率，`fs`为采样频率，`order`为滤波器阶数，`data`为待滤波的信号。最后得到的`signalFFT_filtered`即为低通滤波后的信号。