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- ¿De qué sirve el relleno cero en DFT??
- ¿Qué hace el acolchado cero en FFT??
- ¿Qué es cero acolchado en convolución??
- ¿Cuál es el efecto del relleno cero en el dominio de frecuencia??
¿De qué sirve el relleno cero en DFT??
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.
¿Qué hace el acolchado cero en FFT??
`` `` Salto cero '' significa agregar ceros adicionales a una muestra de datos (después de que se hayan ventana los datos, si corresponde). Por ejemplo, es posible que tenga 1023 puntos de datos, pero es posible que desee ejecutar un FFT de 1024 puntos o incluso un FFT de 2048 puntos.
¿Qué es cero acolchado en convolución??
En las redes neuronales convolucionales, el salto cero se refiere a rodear una matriz con ceros. Esto puede ayudar a preservar las características que existen en los bordes de la matriz original y controlar el tamaño del mapa de características de salida.
¿Cuál es el efecto del relleno cero en el dominio de frecuencia??
En este caso, podemos decir "el relleno cero en el dominio de frecuencia da como resultado una mayor tasa de muestreo en el dominio del tiempo".
