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- ¿Qué es la transformación de la autocorrelación de Fourier??
- ¿Cuáles son las desventajas de FFT??
- ¿Cuáles son las aplicaciones de la función de autocorrelación en el procesamiento de señales??
- Qué preciso es FFT?
¿Qué es la transformación de la autocorrelación de Fourier??
R (τ) = ∫∞ - ∞x (t) x ∗ (t - τ) dt. Declaración - La propiedad de autocorrelación de la transformación de Fourier establece que la transformación de Fourier de la autocorrelación de un solo dominio en tiempo es igual al cuadrado del módulo de su espectro de frecuencia.
¿Cuáles son las desventajas 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).
¿Cuáles son las aplicaciones de la función de autocorrelación en el procesamiento de señales??
La autocorrelación es útil para encontrar patrones de repetición en una señal, como determinar la presencia de una señal periódica que ha sido enterrada bajo ruido, o identificar la frecuencia fundamental faltante en una señal implícita por sus frecuencias armónicas.
Qué preciso es FFT?
Los cálculos basados en la transformación rápida de Fourier (FFT) pueden ser mucho más precisos de lo que sugieren las transformaciones lentas. Las transformaciones discretas de Fourier calculadas a través del FFT son mucho más precisas que las transformaciones lentas, y las convoluciones calculadas a través de FFT son mucho más precisas que los resultados directos.
