python做fft峰值位置不对

可能是你的代码实现有误或者数据处理不正确导致峰值位置不对。以下是一个简单的 Python FFT 实现示例，你可以参考一下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
t = np.linspace(0, 1, 200)
y = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.random.randn(len(t)) * 0.1

# 求取 FFT
n = len(y)
f = np.fft.fftfreq(n, t[1] - t[0])
Y = np.fft.fft(y) / n

# 取出频谱的一半
f = f[:n//2]
Y = Y[:n//2]

# 找到峰值位置
peak_index = np.argmax(np.abs(Y))

# 绘制频谱图
plt.plot(f, np.abs(Y))
plt.plot(f[peak_index], np.abs(Y[peak_index]), 'ro')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成一个包含两个正弦波和一些噪声的测试数据。然后使用numpy的FFT函数对数据进行傅里叶变换，得到频域上的复数值。接着，我们取出频域上的一半，并找到峰值位置。最后，我们绘制频谱图，并用红色圆圈标记出峰值位置。

你可以将自己的代码与这个示例进行对比，看看是否存在问题。另外，也需要注意数据处理的正确性，例如采样频率、时间序列长度等等。