Justificación matemática para relleno cero?

1. ¿Por qué necesitas cero relleno??
2. ¿Por qué debo cero almohar una señal antes de tomar la transformación de Fourier??
3. Cómo hacer el relleno cero en Matlab?
4. ¿Qué es cero acolchado en convolución??

¿Por qué necesitas cero relleno??

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 debo cero almohar una señal antes de tomar la transformación de Fourier??

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.

Cómo hacer el relleno cero en Matlab?

Pading de cero significa que agrega una matriz de ceros al final de su señal de entrada antes de que lo haga. Afortunadamente, el comando FFT dentro de MATLAB hace que sea muy fácil para la puerta cero.

¿Qué es cero acolchado en convolución??

En las redes neuronales convolucionales, el salto cero se refiere a rodear una matriz con ceros. Esto puede ayudar a preservar las características que existen en los bordes de la matriz original y controlar el tamaño del mapa de características de salida.