Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la résolution temporelle d'un spectrogramme?
- Comment trouvez-vous la résolution d'un spectrogramme?
- Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?
- Qu'est-ce que FFT se chevauche?
Qu'est-ce que la résolution temporelle d'un spectrogramme?
La résolution temporelle d'un spectrogramme dépend de la taille du houblon. Les travaux précédents supposent généralement que la taille du houblon devrait être une valeur constante telle que dix millisecondes. Cependant, une taille ou une résolution de saut fixe n'est pas toujours optimale pour différents types de son.
Comment trouvez-vous la résolution d'un spectrogramme?
Résolution La résolution de fréquence dépend de la longueur FFT et de la fréquence d'échantillonnage du fichier son. Contrairement à la bande passante, la résolution de fréquence correspond à la hauteur d'un pixel du spectrogramme (largeur de la fréquence = taux d'échantillonnage / longueur FFT).
Pourquoi utilisons-nous le chevauchement dans FFT?
Le traitement FFT peut être particulièrement problématique lorsque le signal se compose de transitoires qui se produisent au hasard superposés à un signal plus continu. Le traitement du chevauchement est couramment utilisé dans cette situation pour améliorer les estimations.
Qu'est-ce que FFT se chevauche?
FFT Convolution utilise la méthode de chevauchement ADD avec la transformée de Fourier rapide, permettant aux signaux d'être convaincus en multipliant leurs spectres de fréquence. Pour les grains de filtre de plus d'environ 64 points, la convolution FFT est plus rapide que la convolution standard, tout en produisant exactement le même résultat.
