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- ¿Cómo se usa FFT para la convolución??
- ¿Por qué FFT es más rápido que la convolución??
- ¿Qué es la convolución en la transformación de Fourier??
- ¿Cuál es la complejidad computacional usando el algoritmo FFT??
¿Cómo se usa FFT para la convolución??
La convolución FFT utiliza el principio de que la multiplicación en el dominio de frecuencia corresponde a la convolución en el dominio de tiempo. La señal de entrada se transforma en el dominio de frecuencia utilizando el DFT, multiplicada por la respuesta de frecuencia del filtro y luego se transforma nuevamente en el dominio del tiempo usando el DFT inverso.
¿Por qué FFT es más rápido que la convolución??
La convolución utiliza su muestra de o (n) por salida. Pero debido a que el FFT sobre 2n puntos tose 2n puntos, y N de esos puntos son 'nuevos', solo haces el FFT 1/n tantas veces como harías la convolución.
¿Qué es la convolución en la transformación de Fourier??
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) .
¿Cuál es la complejidad computacional usando el algoritmo FFT??
El algoritmo Radix-2 FFT reduce el orden de la complejidad computacional de la ecuación. 1 mediante diezmar índices pares y impares de muestras de entrada. Hay dos tipos de decimación: [14] decimación en el dominio del tiempo y la decimación en el dominio de frecuencia (dif). La Figura 1 muestra el gráfico de flujo para Radix-2 DIF FFT para n = 16.
