Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la transformée de Fourier de l'autocorrélation?
- Quels sont les inconvénients de la FFT?
- Quelles sont les applications de la fonction d'autocorrélation dans le traitement du signal?
- Quelle est la précision FFT?
Qu'est-ce que la transformée de Fourier de l'autocorrélation?
R (τ) = ∫∞ - ∞x (t) x ∗ (t --τ) dt. Déclaration - La propriété d'autocorrélation de Fourier Transform indique que la transformée de Fourier de l'autocorrélation d'un seul domaine dans le temps est égale au carré du module de son spectre de fréquence.
Quels sont les inconvénients de la 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).
Quelles sont les applications de la fonction d'autocorrélation dans le traitement du signal?
L'autocorrélation est utile pour trouver des modèles de répétition dans un signal, comme déterminer la présence d'un signal périodique qui a été enterré sous bruit, ou identifier la fréquence fondamentale manquante dans un signal impliqué par ses fréquences harmoniques.
Quelle est la précision FFT?
Les calculs basés sur la transformée de Fourier rapide (FFT) peuvent être beaucoup plus précis que les transformes lents ne le suggèrent. Les transformations de Fourier discrètes calculées via la FFT sont beaucoup plus précises que les transformations lentes, et les convolutions calculées via FFT sont beaucoup plus précises que les résultats directs.
