Howtosignalprocessing
Le PSD et la FFT sont des outils pour mesurer et analyser le contenu de fréquence d'un signal. Le FFT transfère les données de temps au domaine de fréquence, ce qui permet aux ingénieurs de visualiser les changements de valeurs de fréquence. Le PSD fait une autre étape et calcule la puissance ou la force du contenu en fréquence.
- Pourquoi PSD est meilleur que FFT?
- Qui est une meilleure FFT ou DFT?
- Comment le DFT et la FFT sont utiles dans l'estimation spectrale de puissance?
- Qui est plus rapide DFT ou FFT?
Pourquoi PSD est meilleur que FFT?
L'aspect clé d'un PSD qui le rend plus utile qu'un FFT pour l'analyse de vibration aléatoire est que cette valeur d'amplitude est ensuite normalisée à la largeur de la bac de fréquence pour obtenir des unités de g2/ Hz.
Qui est une meilleure FFT ou DFT?
Les algorithmes FFT sont des moyens plus rapides de faire DFT. C'est une famille d'algorithmes et pas un seul algorithme. Comment cela devient plus rapide peut être expliqué en fonction du cœur de l'algorithme: diviser et conquérir.
Comment le DFT et la FFT sont utiles dans l'estimation spectrale de puissance?
La transformée de Fourier discrète (DFT) ou la transformée de Fourier rapide (FFT) d'un signal réel est un nombre complexe, ayant une partie réelle et imaginaire. Vous pouvez obtenir la puissance dans chaque composant de fréquence représenté par le DFT ou la FFT en carré la magnitude de ce composant de fréquence.
Qui est plus rapide DFT ou FFT?
Explication graphique de la vitesse de la transformée de Fourier rapide. Pour un ensemble d'échantillons de 1024 valeurs, la FFT est 102.4 fois plus rapide que la transformée de Fourier discrète (DFT). La base de cet avantage de vitesse remarquable est le schéma «bit-inversal» de l'algorithme Cooley-Tukey.
