Howtosignalprocessing
Vous pouvez interpoler le dft par zéro rembourrage. 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.
- Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
- Comment le rembourrage zéro affecte-t-il FFT?
- Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?
- Pourquoi zéro rembourrage est effectué sur l'image avant de calculer sa transformée de Fourier discrète?
Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
Dans ce cas, nous pouvons dire que «le rembourrage zéro dans le domaine de fréquence entraîne une augmentation du taux d'échantillonnage dans le domaine temporel».
Comment le 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.
Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?
En résumé, l'utilisation de zéro padding correspond à l'hypothèse limité dans le temps pour le cadre de données, et plus de pading zéro donne une interpolation plus dense des échantillons de fréquence autour du cercle unitaire. Parfois, les gens diront que zéro padding dans le domaine temporel donne une résolution spectrale plus élevée dans le domaine fréquentiel.
Pourquoi zéro rembourrage est effectué sur l'image avant de calculer sa transformée de Fourier discrète?
Un rembourrage zéro dans le domaine temporel est largement utilisé dans la pratique pour calculer les spectres fortement interpolés en prenant le DFT du signal zéro. Une telle interpolation spectrale est idéale lorsque le signal d'origine est limité en temps (non nul uniquement sur une durée finie étendue par les échantillons d'origine).
