Howtosignalprocessing
- De combien de points avez-vous besoin de FFT?
- Comment puis-je rendre ma FFT plus précise?
- De combien d'échantillons ai-je besoin pour FFT?
- Comment la fréquence d'échantillonnage affecte-t-elle FFT?
De combien de points avez-vous besoin de FFT?
Étant donné que la fonction FFT utilise un logarithme de base 2 par définition, il nécessite que la plage ou la longueur de la série chronologique à évaluer contient un nombre total de points de données précisément égaux à un nombre de 2 à la n ° de n ° (E.g., 512, 1024, 2048, etc.).
Comment puis-je rendre ma FFT plus précise?
Le moyen le plus intuitif d'augmenter la résolution de fréquence d'une FFT est d'augmenter la taille tout en gardant la fréquence d'échantillonnage constante. Cela augmentera le nombre de bacs de fréquence qui sont créés, diminuant la différence de fréquence entre chaque.
De combien d'échantillons ai-je besoin pour FFT?
Le nombre d'échantillons (n) dans la FFT doit être une puissance entière de 2. Par conséquent, n = 2p, où p est un entier positif. Cette règle minimise le nombre de multiplications - et donc le temps de calcul - n'a pas eu besoin de calculer les coefficients de la série Fourier.
Comment la fréquence d'échantillonnage affecte-t-elle FFT?
L'amplitude du DFT (FFT) est proportionnelle au nombre d'échantillons. Par conséquent, si vous dégustez deux fois plus longtemps à la même fréquence d'échantillonnage, ou si vous échantillonnez pour le même Duraiton mais deux fois plus rapidement, vous aurez deux fois plus de points de données, et l'amplitude DFT sera deux fois plus grande. Voir des exemples ci-dessous.
