Relleno

¿Es necesaria para el procesamiento del habla cero para satisfacer la propiedad de convolución lineal??

¿Es necesaria para el procesamiento del habla cero para satisfacer la propiedad de convolución lineal??
  1. ¿Cuál es la necesidad de acolchado cero en convolución lineal??
  2. El relleno cero es obligatorio para la convolución lineal y circular?
  3. ¿Por qué se necesita acolchado cero??
  4. ¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convolución lineal utilizando la convolución circular??

¿Cuál es la necesidad de acolchado cero en convolución lineal??

El relleno cero permite el uso de una FFT más larga, lo que resulta en un vector de resultados FFT más grande. Los contenedores de frecuencia de un resultado FFT más largo están más estrechamente espaciados en frecuencia. Puede calcular rápidamente las convoluciones lineales utilizando el FFT. Se usa para hacer que el FFT sea más grande para un poder de dos.

El relleno cero es obligatorio para la convolución lineal y circular?

La convolución lineal de un vector N-punto, x, y un vector de punto L, y tiene longitud n + l-1. Para que la convolución circular de x e y sea equivalente, debe rellenar los vectores con ceros a longitud al menos n + l - 1 antes de tomar el DFT.

¿Por qué se necesita acolchado cero??

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.

¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convolución lineal utilizando la convolución circular??

¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convulación lineal utilizando la convulación circular?? El salto cero evita el alias del dominio del tiempo y hace que la convolución circular se comporte como una convolución lineal.

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