Relleno

¿Puedo calcular la FFT de datos de medio cero desde la FFT de su parte no cero de la parte cero??

¿Puedo calcular la FFT de datos de medio cero desde la FFT de su parte no cero de la parte cero??
  1. ¿El relleno cero afecta a FFT??
  2. Por qué se necesita acolchado cero en FFT?
  3. ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
  4. ¿Cómo eliges una frecuencia de muestreo en FFT??

¿El relleno cero afecta a FFT??

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.

Por qué se necesita acolchado cero en FFT?

Además de hacer que el número total de muestras sea una potencia de dos para que el cálculo más rápido sea posible mediante el uso de la transformación rápida de Fourier (FFT), el relleno cero puede conducir a un resultado FFT interpolado, que puede producir una resolución de visualización más alta.

¿El relleno cero mejora la resolución FFT??

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.

¿Cómo eliges una frecuencia de muestreo en FFT??

La resolución de frecuencia es igual a la frecuencia de muestreo dividida por el tamaño de FFT. Por ejemplo, una FFT de tamaño 256 de una señal muestreada a 8000Hz tendrá una resolución de frecuencia de 31.25Hz. Si la señal es una onda sinusoidal de 110 Hz, el FFT ideal mostraría un pico agudo a 110Hz.

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