Agregar múltiples señales de dominio de tiempo con diferentes tamaños de FFT

1. ¿Cómo se multiplica un dominio de frecuencia??
2. ¿Qué es superposición en FFT??
3. ¿Cuáles son las limitaciones de FFT??
4. ¿Cómo normalizas FFT??

¿Cómo se multiplica un dominio de frecuencia??

Sabemos que una convolución en el dominio del tiempo es igual a una multiplicación en el dominio de frecuencia. Para multiplicar una señal de frecuencia por otra, (en forma polar) los componentes de magnitud se multiplican entre sí y se agregan los componentes de fase. Nfft = 32; freqData1 = fft (señal1, nfft);

¿Qué es superposición en FFT??

La convolución FFT utiliza el método de superposición de superposición junto con la transformación rápida de Fourier, lo que permite que las señales se convolucionen multiplicando sus espectros de frecuencia. Para los núcleos de filtro de más de 64 puntos, la convolución FFT es más rápida que la convolución estándar, mientras que produce exactamente el mismo resultado.

¿Cuáles son las limitaciones de FFT??

Una desventaja asociada con el FFT es el rango restringido de los datos de la forma de onda que se pueden transformar y la necesidad de aplicar una función de ponderación de ventana (para definirse) a la forma de onda para compensar la fuga espectral (también para definirse). Una alternativa a la FFT es la transformación discreta de Fourier (DFT).

¿Cómo normalizas FFT??

Normalice el FFT dividiéndolo por la longitud de la señal original en el dominio del tiempo. Los valores cero dentro de la señal se consideran parte de la señal, por lo que las 'muestras no cero' son inapropiadas. La longitud a usar para normalizar la señal es la longitud antes de agregar salto cero.