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- ¿Qué le hace cero acolchado a una imagen??
- ¿Por qué se requiere hacer relleno cero en el análisis DFT??
- Por qué se realiza el relleno cero antes de filtrar?
- ¿Cuál es el efecto del relleno cero en el dominio de frecuencia??
¿Qué le hace cero acolchado a una imagen??
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.
¿Por qué se requiere hacer relleno cero en el análisis 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.
Por qué se realiza el relleno cero antes de filtrar?
El salto cero permite espacio para que este envoltorio ocurra sin contaminar píxeles de salida reales.
¿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".
