Rembourrage

Puis-je calculer une demi-zéro de données FFT à partir de la FFT de sa partie avant non nulle?

Puis-je calculer une demi-zéro de données FFT à partir de la FFT de sa partie avant non nulle?
  1. Un rembourrage zéro affecte-t-il FFT?
  2. Pourquoi un rembourrage zéro est nécessaire en FFT?
  3. Est-ce que zéro rembourrage améliore la résolution FFT?
  4. Comment choisissez-vous une fréquence d'échantillonnage dans FFT?

Un rembourrage zéro affecte-t-il FFT?

Le rembourrage zéro permet d'utiliser une FFT plus longue, qui produira un vecteur de résultat FFT plus long. Un résultat FFT plus long a plus de bacs de fréquence qui sont plus étroitement espacés en fréquence.

Pourquoi un rembourrage zéro est nécessaire en FFT?

En plus de rendre le nombre total d'échantillons une puissance de deux afin que le calcul plus rapide soit rendu possible en utilisant la transformée de Fourier rapide (FFT), un rembourrage zéro peut conduire à un résultat FFT interpolé, qui peut produire une résolution d'affichage plus élevée.

Est-ce que zéro rembourrage améliore la résolution FFT?

Un rembourrage zéro vous permet d'obtenir des estimations d'amplitude plus précises des composants du signal résolus. D'un autre côté, le rembourrage zéro n'améliore pas la résolution spectrale (fréquence) du DFT. La résolution est déterminée par le nombre d'échantillons et la fréquence d'échantillonnage.

Comment choisissez-vous une fréquence d'échantillonnage dans FFT?

La résolution de fréquence est égale à la fréquence d'échantillonnage divisée par la taille FFT. Par exemple, une FFT de taille 256 d'un signal échantillonné à 8000 Hz aura une résolution de fréquence de 31.25hz. Si le signal est une onde sinusoïdale de 110 Hz, la FFT idéale montrerait un pic net à 110 Hz.

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