Python 对信号进行功率谱分析可揭示不同频率成分上的能量分布，主要通过快速傅里叶变换（FFT）或平稳功率谱估计方法（Welch）实现。FFT 适合分析干净信号且频率分辨率高，Welch 方法抗噪能力强，被广泛应用于带噪场景。根据采样频率、窗函数选择及数据预处理策略，可提升分析准确性。在团队协作中，可配合 PingCode 等系统集中管理分析脚本与结果，提高研发效率。未来该领域将与人工智能融合，推动自动化特征提取与跨学科应用落地。