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- ¿Por qué DFT es esencial??
- Cómo DFT está relacionado con Z Transform?
- ¿Qué es la transformación de Fourier??
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación continua de Fourier y la transformación discreta de Fourier??
- Por qué necesitamos DFT cuando tenemos DTFT?
¿Por qué DFT es esencial??
La transformación discreta de Fourier (DFT) es de suma importancia en todas las áreas del procesamiento de señales digitales. Se utiliza para derivar una representación de dominio de frecuencia (espectral) de la señal.
Cómo DFT está relacionado con Z Transform?
Además, si r = 1, entonces la transformación discreta de Fourier (DTFT) es la misma que la transformación Z. En otras palabras, el DTFT no es más que la transformación Z evaluada a lo largo del círculo unitario centrado en el origen del plano Z.
¿Qué es la transformación de Fourier??
En las matemáticas, la transformación discreta de Fourier (DFT) convierte una secuencia finita de muestras igualmente espaciadas de una función en una secuencia de la misma longitud de muestras igualmente espaciadas de la transformación de Fourier de tiempo discreto (DTFT), que es una valor complejo de valor complejo función de la frecuencia.
¿Cuál es la diferencia entre la transformación continua de Fourier y la transformación discreta de Fourier??
La diferencia se explica bastante rápidamente: el CTFT es para señales de tiempo continuo, yo.mi., Para las funciones x (t) con una variable continua t∈R, mientras que el DTFT es para señales de tiempo discreto, i.mi., Para secuencias x [n] con n∈Z.
Por qué necesitamos DFT cuando tenemos DTFT?
La secuencia original abarca todos los valores distintos de una función, su DTFT es continuo (y periódico), y el DFT proporciona muestras discretas de un ciclo. Si la secuencia original es un ciclo de una función periódica de la página 2, el DFT proporciona todos los valores distintos de cero de un ciclo DTFT.
