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- ¿Cuál es la ventaja del algoritmo Radix 2 FFT en comparación con el método DFT clásico??
- ¿De qué sirve el relleno cero en FFT??
- ¿Por qué es necesario rellenar una imagen con ceros antes de calcular su DFT??
- ¿Cómo afecta el acolchado cero DFT??
¿Cuál es la ventaja del algoritmo Radix 2 FFT en comparación con el método DFT clásico??
DFT no requiere multiplicaciones. El resultado general se llama Radix 2 FFT. Se deriva una FFT de Radix 2 diferente realizando la decimación en frecuencia. Un Radix FFT dividido es teóricamente más eficiente que un algoritmo Pure Radix 2 [73,31] porque minimiza las operaciones aritméticas reales.
¿De qué sirve el relleno 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 es necesario rellenar una imagen con ceros antes de calcular su DFT??
Si uno tiene algún interés en el espectro de la función de ventana utilizada para aislar la muestra de dominio de tiempo, entonces el salto cero aumentará la resolución de frecuencia de la función de ventana.
¿Cómo afecta el acolchado cero DFT??
Puede interpolar el DFT por 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.
