Howtosignalprocessing
- Quelle est la différence entre le chevauchement Add et le chevauchement-sauve?
- Qu'est-ce que la méthode Add and Save EN ADD et Enregistrer?
- Pourquoi nous optons pour chevaucher la méthode Add et chevauchement-épave plutôt que de convolution directe?
- Pourquoi utilisons-nous la méthode de chevauchement-sauvegarde?
- Comment évitez-vous l'alias de chevauchement et ajouter ou se chevaucher et enregistrer l'algorithme?
Quelle est la différence entre le chevauchement Add et le chevauchement-sauve?
Deux méthodes qui font que la convolution linéaire ressemble à une convolution circulaire est le chevauchement-épave et le chevauchement. La procédure de chevauchement de la saveur coupe le signal en segments de longueur égale avec un peu de chevauchement. Ensuite, il prend la DFT des segments et sauve les parties de la convolution qui correspondent à la convolution circulaire.
Qu'est-ce que la méthode Add and Save EN ADD et Enregistrer?
La méthode de chevauchement ADD brise une longue séquence, x (n), en signaux de longueur plus courte et calcule la convolution de chaque bloc indépendamment. Pour arriver au résultat final, nous devons appliquer un changement de temps approprié à la convolution des blocs et les additionner.
Pourquoi nous optons pour chevaucher la méthode Add et chevauchement-épave plutôt que de convolution directe?
La méthode de chevauchement ADD est utilisée pour diviser les signaux longs en segments plus petits pour un traitement plus facile. 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.
Pourquoi utilisons-nous la méthode de chevauchement-sauvegarde?
L'algorithme de chevauchement - ondulation peut être étendu pour inclure d'autres opérations communes d'un système: les canaux IFFT supplémentaires peuvent être traités à moindre coût que le premier en réutilisant la FFT avant. Les taux d'échantillonnage peuvent être modifiés en utilisant des FFT de dimension de différentes tailles et inverses.
Comment évitez-vous l'alias de chevauchement et ajouter ou se chevaucher et enregistrer l'algorithme?
Pour éviter l'aliasing, les derniers éléments M-1 de chaque enregistrement de données sont enregistrés et ces points se poursuivent dans le dossier suivant et deviennent 1St Éléments M-1.
