Howtosignalprocessing
- Combien d'échantillons requis pour FFT?
- Quelles sont les limites de FFT?
- Ce qui est mieux parmi dft fft?
- Quel est l'avantage de FFT au lieu du calcul direct de DFT?
Combien d'échantillons requis 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.
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).
Ce qui est mieux parmi dft fft?
Les algorithmes FFT sont des moyens plus rapides de faire DFT. C'est une famille d'algorithmes et pas un seul algorithme. Comment cela devient plus rapide peut être expliqué en fonction du cœur de l'algorithme: diviser et conquérir.
Quel est l'avantage de FFT au lieu du calcul direct de DFT?
FFT aide à convertir le domaine temporel dans le domaine de fréquence, ce qui facilite les calculs car nous traitons toujours avec diverses bandes de fréquences dans le système de communication, un autre très grand avantage est qu'il peut convertir les données discrètes en un type contionousdata disponible à différentes fréquences.
