为什么使用fft后低频的幅值比高频的幅值低很多？

使用FFT（快速傅里叶变换）后，低频的幅值比高频的幅值低很多的原因是由于信号在频域上的能量分布特性。

傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，它将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。在频域上，信号的能量分布可以通过频谱图来表示，其中横轴表示频率，纵轴表示幅值。

在频域上，低频信号对应着较低的频率，而高频信号对应着较高的频率。由于信号的能量是有限的，而且在实际应用中，低频信号通常具有较高的能量，因此低频信号在频谱图上的幅值相对较高。

另一方面，高频信号通常具有较低的能量，因此在频谱图上的幅值相对较低。这是因为高频信号的周期较短，波形变化较快，能量分布在更多的频率上，导致每个频率上的能量较低。

综上所述，使用FFT后低频的幅值比高频的幅值低很多是由于信号在频域上的能量分布特性所决定的。

在云计算领域，FFT广泛应用于信号处理、音频处理、图像处理等领域。例如，在音频处理中，可以使用FFT来分析音频信号的频谱特征，从而实现音频的频域滤波、频谱分析等功能。

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