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- ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
- ¿El relleno cero afecta a FFT??
- Por qué se necesita acolchado cero en FFT?
- ¿Por qué agregamos ceros en nuestra secuencia para la convolución lineal utilizando la convolución circular??
¿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.
¿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.
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.
¿Por qué agregamos ceros en nuestra secuencia para la convolución lineal utilizando la convolución circular??
¿Por qué agregamos ceros en nuestras secuencias para la convulación lineal utilizando la convulación circular?? Para hacer que las secuencias se vean bien.
