Howtosignalprocessing
- Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?
- De combien d'échantillons ai-je besoin pour FFT?
- De combien de points avez-vous besoin de FFT?
- Quel est le domaine de la FFT?
Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?
Le traitement FFT peut être particulièrement problématique lorsque le signal se compose de transitoires qui se produisent au hasard superposés à un signal plus continu. Le traitement du chevauchement est couramment utilisé dans cette situation pour améliorer les estimations.
De combien d'échantillons ai-je besoin pour FFT?
Le nombre d'échantillons (n) dans la FFT doit être une puissance entière de 2. Par conséquent, n = 2p, où p est un entier positif. Cette règle minimise le nombre de multiplications - et donc le temps de calcul - n'a pas eu besoin de calculer les coefficients de la série Fourier.
De combien de points avez-vous besoin de FFT?
Étant donné que la fonction FFT utilise un logarithme de base 2 par définition, il nécessite que la plage ou la longueur de la série chronologique à évaluer contient un nombre total de points de données précisément égaux à un nombre de 2 à la n ° de n ° (E.g., 512, 1024, 2048, etc.).
Quel est le domaine de la FFT?
Une transformation FFT déconstruit une représentation du domaine temporel d'un signal en représentation de domaine fréquentiel pour analyser les différentes fréquences dans un signal. Le domaine de fréquence est idéal pour vous montrer si un signal propre dans le domaine temporel contient réellement la contrepartie, le bruit ou la gigue.
