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- ¿El relleno cero afecta a FFT??
- ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
- Por qué se necesita acolchado cero en FFT?
- ¿Qué es una imagen acolchada cero??
¿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.
¿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.
¿Qué es una imagen acolchada cero??
El relleno es un término relevante para las redes neuronales convolucionales, ya que se refiere a la cantidad de píxeles agregados a una imagen cuando está siendo procesado por el núcleo de un CNN. Por ejemplo, si el relleno en un CNN se establece en cero, entonces cada valor de píxel que se agrega será de valor cero.
