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- ¿Qué es el teorema de la convolución en el procesamiento de señales digitales??
- Por qué se usa DCT en lugar de DFT?
- ¿Cuál es la relación entre DCT y DFT??
- ¿DFT admite la convolución lineal??
¿Qué es el teorema de la convolución en el procesamiento de señales digitales??
El teorema de la convolución (junto con los teoremas relacionados) es uno de los resultados más importantes de la teoría de Fourier, que es que la convolución de dos funciones en el espacio real es el mismo que el producto de sus respectivas transformaciones de Fourier en el espacio de Fourier, I, I.mi. F (R) ⊗ ⊗ G (R) ⇔ F (K) G (K) .
Por qué se usa DCT en lugar de DFT?
> DCT se prefiere sobre DFT en algoritmos de compresión de imagen como JPEG > Porque DCT es una transformación real que da como resultado un solo número real por > punto de datos. En contraste, un DFT da como resultado un número complejo (real y > piezas imaginarias) que requiere el doble de la memoria para el almacenamiento.
¿Cuál es la relación entre DCT y DFT??
DCT es similar a la transformación discreta de Fourier (DFT), pero usando solo números reales. DCT es equivalente a DFT de aproximadamente el doble de la longitud, operando con datos reales con una simetría uniforme y en algunas variantes los datos de entrada o salida se desplazan en la mitad de una muestra.
¿DFT admite la convolución lineal??
La propiedad de la convolución circular establece que el producto de dos DFT es equivalente a la convolución circular de la secuencia del dominio del tiempo correspondiente. Pero para determinar la salida de un filtro en tiempo real (lineal), la convolución circular no es adecuada.
