Chevaucher

Chevauchement ajouté vs chevauchement-sauve

Chevauchement ajouté vs chevauchement-sauve
  1. Quelle est la différence entre le chevauchement Add et le chevauchement?
  2. Qu'est-ce que la méthode Add and Save EN ADD et Enregistrer?
  3. Pourquoi nous optons pour chevaucher la méthode de sauvegarde Add et chevauchement plutôt que de convolution directe?
  4. Pourquoi utilisons-nous la méthode de sauvegarde de chevauchement?

Quelle est la différence entre le chevauchement Add et le chevauchement?

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 de sauvegarde Add et chevauchement 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 sauvegarde de chevauchement?

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.

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