Chevauchement des cadres dans la transformée de Fourier à court terme

1. Qu'est-ce que FFT se chevauche?
2. Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?
3. Que signifie la transformée de Fourier à court terme?
4. Comment calculer la transformée de Fourier à court terme?

Qu'est-ce que FFT se chevauche?

FFT Convolution utilise la méthode de chevauchement ADD avec la transformée de Fourier rapide, permettant aux signaux d'être convaincus en multipliant leurs spectres de fréquence. Pour les grains de filtre de plus d'environ 64 points, la convolution FFT est plus rapide que la convolution standard, tout en produisant exactement le même résultat.

Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?

Le traitement FFT peut être particulièrement problématique lorsque le signal se compose de transitoires qui se produisent au hasard superposés à un signal plus continu. Le traitement du chevauchement est couramment utilisé dans cette situation pour améliorer les estimations.

Que signifie la transformée de Fourier à court terme?

La transformée de Fourier à court terme (STFT) est utilisée pour analyser comment le contenu en fréquence d'un signal non stationnaire change dans le temps. La magnitude au carré du STFT est connue sous le nom de représentation de la fréquence temporelle du spectrogramme du signal.

Comment calculer la transformée de Fourier à court terme?

En pratique, la procédure de calcul des STFT est de diviser un signal temporel plus long en segments plus courts de longueur égale, puis de calculer la transformée de Fourier séparément sur chaque segment plus court. Cela révèle le spectre de Fourier sur chaque segment plus court.