Howtosignalprocessing
- Quel est l'effet de l'augmentation de la taille de DFT sur le spectre?
- Le rembourrage zéro augmente-t-il la résolution?
- De combien de points avez-vous besoin de FFT?
- Qu'est-ce que zéro rembourrage dans FFT?
Quel est l'effet de l'augmentation de la taille de DFT sur le spectre?
La DFT de la fenêtre est ce qui convolution avec nos fréquences d'origine. À mesure que la durée de la fenêtre augmente, la largeur du lobe principal de sa transformée en fréquence devient plus étroite (les nuls sont situés à 1 / t) et donc la résolution de fréquence augmente.
Le rembourrage zéro augmente-t-il la résolution?
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.
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.).
Qu'est-ce que zéro rembourrage dans FFT?
`` Zero-Padding '' signifie ajouter des zéros supplémentaires à un échantillon de données (une fois les données fenêtrées, le cas échéant). Par exemple, vous pouvez avoir 1023 points de données, mais vous voudrez peut-être exécuter un FFT de 1024 points ou même un FFT de 2048 points.
