有一段輸入的離散信號{Zi}，假定這段信號長度為N（N=2^n）。
Q1：
通常，可以用Fourier Transform來進行頻域分析。例如對于一段隨機白噪，可以得出時域和頻域的圖像如下：
其中，上圖為時域，橫軸t，縱軸為Zt。下圖為頻域，橫軸為1/f（即周期T），縱軸為|Fn|(波幅)。
如果有這樣一種假說，一個信號，是由一個基頻與若干高/低頻諧波和噪聲的混合，且基頻、噪聲和高/低頻諧波的波幅存在著一定的分布率，例如指數分布，例如，假設基頻波幅期望是t（0<t<1），而次一級的諧波/噪聲波幅的期望為t^2，以此類推。且信號的波幅是隨機的，其波幅概率曲線成正態分布。
問題：有沒有一種辦法，可以對頻譜加以分析，判斷出可能概率最大的基頻頻率，并給出這一判斷的概率是多少。（要做假設檢驗用，例如90%）
Q2:
使用一個信號發生器，Zi = 1 + Sin( i * Pi / 20 )。并經過傅里葉分析，得出以下的時域和頻域統計：
其中，上圖為時域，橫軸t，縱軸為Zt。下圖為頻域，橫軸為1/f（即周期T），縱軸為|Fn|(波幅)。
問題：為什么在周期接近1的時候，會有一個波幅尖峰？