Howtosignalprocessing
- Que signifie la transformée de Fourier à court terme?
- Quelle est la différence entre FFT et STFT?
- Quel est le principal avantage de l'analyse des ondelettes sur STFT?
- En quoi la transformation des ondelettes intégrales est-elle différente de STFT?
Que signifie la transformée de Fourier à court terme?
La transformée de Fourier à court terme (STFT) est utilisée pour analyser comment le contenu en fréquence d'un signal non stationnaire change dans le temps. La magnitude au carré du STFT est connue sous le nom de représentation de fréquence temporelle du spectrogramme du signal.
Quelle est la différence entre FFT et STFT?
FFT a une résolution de 2048 lignes, Blackman Window et 50% de chevauchement et STFT a également la taille du bloc 2048, la taille FFT 16K, la fenêtre Blackman utilisée et le chevauchement de 50%. Comme nous pouvons le voir, STFT fonctionne mieux avec la même taille de bloc (mais plus de lignes calculées). Nous avons amélioré la résolution de fréquence pour la même quantité de données récupérées.
Quel est le principal avantage de l'analyse des ondelettes sur STFT?
L'analyse en ondelettes surmonte l'inconvénient de STFT car CWT utilise une technique de fenêtre avec des régions de taille variable. L'analyse en ondelettes permet d'utiliser des intervalles de temps longs où nous voulons des informations plus précises à basse fréquence et des régions plus courtes où nous voulons des informations à haute fréquence.
En quoi la transformation des ondelettes intégrales est-elle différente de STFT?
The Wavelet Transforms présente une amélioration par rapport au STFT car elle a de grandes résolutions dans le temps et le domaine fréquentiel. La transformée en ondelettes représente des signaux avec des fonctions de base concentrées sur l'énergie au lieu de fonctions de fenêtre de taille invariable qui utilisaient dans STFT.
