Howtosignalprocessing
O PSD e a FFT são ferramentas para medir e analisar o conteúdo de frequência de um sinal. O FFT transfere dados de tempo para o domínio de frequência, que permite que os engenheiros visualizem alterações nos valores de frequência. O PSD dá mais um passo e calcula o poder, ou força, do conteúdo de frequência.
- Por que o PSD é melhor do que FFT?
- O que é melhor FFT ou DFT?
- Como a DFT e a FFT são úteis na estimativa espectral de energia?
- Que é mais rápido DFT ou FFT?
Por que o PSD é melhor do que FFT?
O aspecto principal de um PSD que o torna mais útil do que uma FFT para análise de vibração aleatória é que esse valor de amplitude é então normalizado para a largura da banda de frequência para obter unidades de g2/Hz.
O que é melhor FFT ou DFT?
Algoritmos FFT são maneiras mais rápidas de fazer DFT. É uma família de algoritmos e não um único algoritmo. Como se torna mais rápido pode ser explicado com base no coração do algoritmo: dividir e conquistar.
Como a DFT e a FFT são úteis na estimativa espectral de energia?
A transformação discreta de Fourier (DFT) ou a transformação rápida de Fourier (FFT) de um sinal real é um número complexo, tendo uma parte real e imaginária. Você pode obter o poder em cada componente de frequência representado pelo DFT ou FFT ao quadrar a magnitude desse componente de frequência.
Que é mais rápido DFT ou FFT?
Explicação gráfica para a velocidade da transformação rápida de Fourier. Para um conjunto de amostras de 1024 valores, a FFT é 102.4 vezes mais rápido que a transformação discreta de Fourier (DFT). A base para essa vantagem de velocidade notável é o esquema de 'reversão de bits' do algoritmo Cooley-Tukey.
