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- ¿Por qué es útil el acolchado cero??
- ¿Cuál es el inconveniente de usar el relleno cero en el filtrado espacial??
- ¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
- ¿Por qué debo cero almohar una señal antes de tomar la transformación de Fourier??
¿Por qué es útil el acolchado cero??
El relleno cero le permite obtener estimaciones de amplitud más precisas de los componentes de señal resolutables. Por otro lado, el relleno cero no mejora la resolución espectral (frecuencia) del DFT. La resolución está determinada por el número de muestras y la frecuencia de muestreo.
¿Cuál es el inconveniente de usar el relleno cero en el filtrado espacial??
La desventaja es que termina haciendo una FFT más larga con un costo computacional más alto: más Mac, energía gastada alternando transistores ALU/FPU, paginación de memoria y caché pierde las sanciones, lo que resulta en una mayor latencia hasta que el resultado esté listo o que requiera hardware más rápido y caliente.
¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
En resumen, el uso de la pelota cero corresponde a la suposición de tiempo limitado para el marco de datos, y más toque cero produce interpolación más densa de las muestras de frecuencia alrededor del círculo de la unidad. A veces, las personas dirán que el salto cero en el dominio del tiempo produce una mayor resolución espectral en el dominio de frecuencia.
¿Por qué debo cero almohar una señal antes de tomar la transformación de Fourier??
El relleno cero permite usar un FFT más largo, que producirá un vector de resultados FFT más largo. Un resultado FFT más largo tiene más contenedores de frecuencia que están más espaciados en frecuencia.
