Howtosignalprocessing
- O que é Fourier Transform of Autocorrelation?
- Quais são as desvantagens da FFT?
- Quais são as aplicações da função de autocorrelação no processamento de sinal?
- Quão preciso é FFT?
O que é Fourier Transform of Autocorrelation?
R (τ) = ∫∞ - (t) x ∗ (t - τ) dt. Declaração - A propriedade de autocorrelação de Fourier Transform afirma que a transformação de Fourier da autocorrelação de um único domínio no tempo é igual ao quadrado do módulo de seu espectro de frequência.
Quais são as desvantagens da FFT?
Uma desvantagem associada à FFT é a faixa restrita de dados da forma de onda que podem ser transformados e a necessidade de aplicar uma função de ponderação da janela (a ser definida) na forma de onda para compensar o vazamento espectral (também a ser definido). Uma alternativa ao FFT é a transformação discreta de Fourier (DFT).
Quais são as aplicações da função de autocorrelação no processamento de sinal?
A autocorrelação é útil para encontrar padrões de repetição em um sinal, como determinar a presença de um sinal periódico que foi enterrado sob ruído ou identificação da frequência fundamental ausente em um sinal implícito por suas frequências harmônicas.
Quão preciso é FFT?
Os cálculos rápidos de transformação de Fourier (FFT) podem ser muito mais precisos do que as transformações lentas sugerem. Transformações discretas de Fourier calculadas através da FFT são muito mais precisas do que as transformações lentas, e as convoluções calculadas via FFT são muito mais precisas do que os resultados diretos.
