Pourquoi avons-nous besoin de DFT alors que nous avons déjà DTFT / DTFS?

1. Pourquoi avez-vous besoin de DFT même si vous avez DTFT?
2. Quels sont les avantages de DFT sur DTFT?
3. Pourquoi avons-nous besoin de DFT dans le traitement d'image?
4. Quelle est la relation entre DTFT et DFT?

Pourquoi avez-vous besoin de DFT même si vous avez DTFT?

La séquence d'origine s'étend sur toutes les valeurs non nulles d'une fonction, son DTFT est continu (et périodique), et le DFT fournit des échantillons discrets d'un cycle. Si la séquence d'origine est un cycle d'une fonction périodique de la page 2, le DFT fournit toutes les valeurs non nulles d'un cycle DTFT.

Quels sont les avantages de DFT sur DTFT?

DFT donne un nombre inférieur de composants de fréquence. DTFT est défini de moins l'infini à plus l'infini, donc naturellement, il contient des valeurs à la fois positives et négatives des fréquences. DFT est défini de 0 à N-1; il ne peut avoir que des fréquences positives.

Pourquoi avons-nous besoin de DFT dans le traitement d'image?

Dans le traitement d'image, les échantillons peuvent être les valeurs des pixels le long d'une ligne ou d'une colonne d'une image raster. Le DFT est également utilisé pour résoudre efficacement des équations différentielles partielles et pour effectuer d'autres opérations telles que des convolutions ou multiplier les grands entiers.

Quelle est la relation entre DTFT et DFT?

Le DFT diffère de la transformée de Fourier à temps discret (DTFT) en ce que ses séquences d'entrée et de sortie sont toutes deux finies; Il est donc dit que c'est l'analyse de Fourier des fonctions à temps discrète du domaine fini (ou périodique).