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- ¿Están limitados las FFT a los tamaños que son poderes de 2??
- ¿Qué está rellenando en FFT??
- ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
- Por qué se necesita acolchado cero en FFT?
¿Están limitados las FFT a los tamaños que son poderes de 2??
1.6 son FFTS limitados a tamaños que son poderes de 2? No. Los FFT más comunes y familiares son "Radix 2". Sin embargo, a veces se usan otras radices, que generalmente son pequeños números inferiores a 10.
¿Qué está rellenando 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.
¿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.
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.
