Howtosignalprocessing
- Que fait le rembourrage zéro à une image?
- Pourquoi est-il nécessaire de faire un rembourrage zéro dans l'analyse DFT?
- Pourquoi le rembourrage zéro est effectué avant le filtrage?
- Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
Que fait le rembourrage zéro à une image?
Le rembourrage est un terme pertinent pour les réseaux de neurones convolutionnels car il fait référence à la quantité de pixels ajoutée à une image lorsqu'elle est traitée par le noyau d'un CNN. Par exemple, si le rembourrage dans un CNN est défini sur zéro, chaque valeur de pixels ajoutée sera de valeur zéro.
Pourquoi est-il nécessaire de faire un rembourrage zéro dans l'analyse DFT?
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.
Pourquoi le rembourrage zéro est effectué avant le filtrage?
Zéro-padding permet d'espace pour que cette enveouillage se produise sans contaminer les pixels de sortie réels.
Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
Dans ce cas, nous pouvons dire que «un rembourrage zéro dans le domaine de fréquence entraîne une augmentation du taux d'échantillonnage dans le domaine temporel».
