Preenchimento

MATLAB diferentes resultados de FFT 1-D com e sem zero

MATLAB diferentes resultados de FFT 1-D com e sem zero
  1. O preenchimento zero afeta a FFT?
  2. O preenchimento zero melhora a resolução da FFT?
  3. Qual é o uso de zero estofamento na FFT?
  4. Por que o preenchimento zero é feito na imagem antes de calcular sua transformação discreta de Fourier?

O preenchimento zero afeta a FFT?

O estofamento zero permite usar uma FFT mais longa, o que produzirá um vetor de resultado mais longo da FFT. Um resultado mais longo da FFT tem mais caixas de frequência que são mais espaçadas em frequência.

O preenchimento zero melhora a resolução da FFT?

O estofamento zero permite que você obtenha estimativas de amplitude mais precisas dos componentes de sinal resolvíveis. Por outro lado, o estofamento zero não melhora a resolução espectral (frequência) do DFT. A resolução é determinada pelo número de amostras e pela taxa de amostragem.

Qual é o uso de zero estofamento na FFT?

Além de tornar o número total de amostras uma potência de dois, de modo que o cálculo mais rápido é possível usando a transformação rápida de Fourier (FFT), o estofamento zero pode levar a um resultado interpolado de FFT, que pode produzir uma resolução de exibição mais alta.

Por que o preenchimento zero é feito na imagem antes de calcular sua transformação discreta de Fourier?

O preenchimento zero no domínio do tempo é usado extensivamente na prática para calcular espectros fortemente interpolados, tomando a DFT do sinal acaldado com zero. Essa interpolação espectral é ideal quando o sinal original é limitado (diferente de zero, apenas em alguma duração finita abraniana pelas amostras orignais).

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