Rembourrage python fft

1. Pourquoi utilisons-nous un rembourrage zéro dans FFT?
2. Qu'est-ce que zéro rembourrage dans FFT?
3. Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?
4. Quelle est la sortie de FFT dans Python?

Pourquoi utilisons-nous un rembourrage zéro dans FFT?

Un rembourrage zéro vous permet d'obtenir des estimations d'amplitude plus précises des composants du signal résolus. D'un autre côté, le rembourrage zéro n'améliore pas la résolution spectrale (fréquence) du DFT. La résolution est déterminée par le nombre d'échantillons et la fréquence d'échantillonnage.

Qu'est-ce que zéro rembourrage dans FFT?

`` Zero-Padding '' signifie ajouter des zéros supplémentaires à un échantillon de données (une fois les données fenêtrées, le cas échéant). Par exemple, vous pouvez avoir 1023 points de données, mais vous voudrez peut-être exécuter un FFT de 1024 points ou même un FFT de 2048 points.

Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?

En résumé, l'utilisation de zéro padding correspond à l'hypothèse limité dans le temps pour le cadre de données, et plus de pading zéro donne une interpolation plus dense des échantillons de fréquence autour du cercle unitaire. Parfois, les gens diront que zéro padding dans le domaine temporel donne une résolution spectrale plus élevée dans le domaine fréquentiel.

Quelle est la sortie de FFT dans Python?

Remarque: En passant, vous avez peut-être remarqué que FFT () renvoie une fréquence maximale d'un peu plus de 20 000 Hertz, 22050Hz, pour être exact. Cette valeur est exactement la moitié de notre taux d'échantillonnage et est appelée la fréquence Nyquist.