Howtosignalprocessing
- Quels sont les inconvénients de la FFT?
- Quelle est la précision FFT?
- Qui est une meilleure FFT ou DFT?
- Que fait FFT à Python?
Quels sont les inconvénients de la FFT?
Un inconvénient associé à la FFT est la plage restreinte de données de forme d'onde qui peuvent être transformées et la nécessité d'appliquer une fonction de pondération de fenêtre (à définir) à la forme d'onde pour compenser la fuite spectrale (également à définir). Une alternative à la FFT est la transformée de Fourier discrète (DFT).
Quelle est la précision FFT?
Les transformations de Fourier discrètes calculées via la FFT sont beaucoup plus précises que les transformations lentes, et les convolutions calculées via FFT sont beaucoup plus précises que les résultats directs. Cependant, ces résultats dépendent de manière critique de l'exactitude du logiciel FFT utilisé, qui devrait généralement être considéré comme suspect.
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.
Que fait FFT à Python?
Le Fast Fourier Transform (FFT) est un algorithme pour calculer la transformée de Fourier discrete (DFT), tandis que le DFT est la transformation elle-même. Une autre distinction que vous verrez faite dans le scipy. La bibliothèque FFT se situe entre différents types d'entrée. FFT () accepte une entrée à valeur complexe et RFFT () accepte l'entrée de valeur réelle.
