FFT（Fast Fourier Transform，快速傅立葉變換）的幅值分析是基於原始信號的峰值。以下是FFT幅值分析的關鍵點：
直流分量：
第一個點（或第一個頻率點）表示直流分量，其模值是直流分量峰值的N倍。
直流分量的頻率為0Hz，而其幅值可以通過FFT結果中第一個點的模值來估計。
非直流分量：
對於FFT結果中的非直流分量點（即n>1的點），每個點的模值是原始信號峰值的N/2倍。
這些點的頻率可以通過公式`Fn=(n-1)*Fs/N`計算，其中`Fs`是採樣頻率，`N`是採樣點數。
相位信息：
每個非直流分量點的相位表示在該頻率下的信號的相位。
相位可以通過`atan2(b,a)`計算，其中`a`和`b`分別是複數的實部和虛部。
頻率解析度：
頻率解析度與採樣點數N成反比，即`Fs/N`。
增加採樣點數可以提高頻率解析度，從而能夠分析更接近的頻率成分。
信號重建：
基於FFT結果的模值和相位，可以重建信號中特定頻率成分的表達式。
對於非直流分量點，信號的表達式為`an/(n/2)*cos(2*pi*fn*t+pn)`，其中`an`是該點的模值，`pn`是該點的相位。
綜上所述，FFT的幅值分析提供了關於信號頻率成分的重要信息，包括直流分量、非直流分量的模值和相位，以及頻率解析度的概念。這些信息對於理解和分析信號的頻率特性至關重要。