Howtosignalprocessing
- Quel est l'avantage de l'algorithme FFT Radix 2 par rapport à la méthode DFT classique?
- Quelle est l'utilisation d'un rembourrage zéro dans FFT?
- Pourquoi est-il nécessaire de remplir une image avec des zéros avant de calculer son DFT?
- Comment le rembourrage zéro affecte-t-il DFT?
Quel est l'avantage de l'algorithme FFT Radix 2 par rapport à la méthode DFT classique?
DFT ne nécessite pas de multiplies. Le résultat global est appelé radix 2 fft. Un Radix 2 FFT différent est dérivé en effectuant une décimation en fréquence. Un radix divisé FFT est théoriquement plus efficace qu'un algorithme Pure Radix 2 [73,31] car il minimise les opérations arithmétiques réelles.
Quelle est l'utilisation d'un rembourrage zéro dans FFT?
En plus de rendre le nombre total d'échantillons une puissance de deux afin que le calcul plus rapide soit rendu possible en utilisant la transformée de Fourier rapide (FFT), un rembourrage zéro peut conduire à un résultat FFT interpolé, qui peut produire une résolution d'affichage plus élevée.
Pourquoi est-il nécessaire de remplir une image avec des zéros avant de calculer son DFT?
Si l'on s'intéresse au spectre de la fonction de fenêtre utilisée pour isoler l'échantillon de domaine temporel, alors zéro padding augmentera la résolution de fréquence de la fonction de fenêtre.
Comment le rembourrage zéro affecte-t-il DFT?
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.
