Howtosignalprocessing
- Comment multiplier un domaine fréquentiel?
- Qu'est-ce qui se chevauche dans FFT?
- Quelles sont les limites de FFT?
- Comment normalisez-vous FFT?
Comment multiplier un domaine fréquentiel?
Nous savons qu'une convolution dans le domaine temporel équivaut à une multiplication dans le domaine fréquentiel. Afin de multiplier un signal de fréquence par un autre, (sous forme polaire), les composants de magnitude sont multipliés les uns par les autres et les composants de phase sont ajoutés. NFFT = 32; freqdata1 = fft (signal1, nfft);
Qu'est-ce qui se chevauche dans FFT?
FFT Convolution utilise la méthode de chevauchement ADD avec la transformée de Fourier rapide, permettant aux signaux d'être convaincus en multipliant leurs spectres de fréquence. Pour les grains de filtre de plus d'environ 64 points, la convolution FFT est plus rapide que la convolution standard, tout en produisant exactement le même résultat.
Quelles sont les limites de FFT?
Un inconvénient associé à la FFT est la plage restreinte de données de forme d'onde qui peuvent être transformées et la nécessité d'appliquer une fonction de pondération de fenêtre (à définir) à la forme d'onde pour compenser la fuite spectrale (également à définir). Une alternative à la FFT est la transformée de Fourier discrète (DFT).
Comment normalisez-vous FFT?
Normalisez la FFT en la divisant par la longueur du signal d'origine dans le domaine temporel. Les valeurs zéro dans le signal sont considérées comme faisant partie du signal, donc les «échantillons non nul» sont inappropriés. La longueur à utiliser pour normaliser le signal est la longueur avant d'ajouter un pading zéro.
