def plot_freqDomain(data, fs=20480, title=None, clear_boundary=False, img_save_path=None, *args, **kwargs, ):

该函数的作用是绘制给定数据的频域图。

参数说明：

- data：要绘制频域图的数据
- fs：采样频率，默认为20480Hz
- title：图像标题，默认为None
- clear_boundary：是否清除图像边界，默认为False
- img_save_path：图像保存路径，默认为None
- *args和**kwargs：传递给matplotlib.pyplot.plot()函数的其他参数

函数实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_freqDomain(data, fs=20480, title=None, clear_boundary=False, img_save_path=None, *args, **kwargs, ):
    # 计算FFT
    spectrum = np.fft.fft(data) / len(data)
    freq = np.fft.fftfreq(len(data), d=1 / fs)

    # 绘制频域图
    plt.plot(freq[:len(freq)//2], 20 * np.log10(np.abs(spectrum[:len(spectrum)//2])), *args, **kwargs)

    # 设置标题和坐标轴标签
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Frequency (Hz)')
    plt.ylabel('Magnitude (dB)')

    # 清除图像边界
    if clear_boundary:
        plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
        plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
        plt.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')
        plt.gca().yaxis.set_ticks_position('left')
        plt.gca().spines['bottom'].set_position(('data', 0))
        plt.gca().spines['left'].set_position(('data', 0))

    # 保存图像
    if img_save_path:
        plt.savefig(img_save_path)

    # 显示图像
    plt.show()

该函数首先通过numpy.fft.fft()函数计算给定数据的FFT，然后绘制频域图。其中，x轴表示频率，y轴表示幅度（以dB为单位）。该函数还可以设置标题、坐标轴标签、清除图像边界、保存图像等。最后，调用matplotlib.pyplot.show()函数显示图像。