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El PSD y FFT son herramientas para medir y analizar el contenido de frecuencia de una señal. El FFT transfiere datos de tiempo al dominio de frecuencia, que permite a los ingenieros ver los cambios en los valores de frecuencia. El PSD da otro paso y calcula la potencia o la fuerza del contenido de frecuencia.
- Por qué PSD es mejor que FFT?
- Que es mejor FFT o DFT?
- Cómo el DFT y FFT son útiles en la estimación espectral?
- Que es más rápido dft o fft?
Por qué PSD es mejor que FFT?
El aspecto clave de un PSD que lo hace más útil que un FFT para el análisis de vibraciones aleatorias es que este valor de amplitud se normaliza al ancho del contenedor de frecuencia para obtener unidades de G2/Hz.
Que es mejor FFT o DFT?
Los algoritmos FFT son formas más rápidas de hacer DFT. Es una familia de algoritmos y ni un solo algoritmo. Cómo se vuelve más rápido puede explicarse en función del corazón del algoritmo: dividir y conquistar.
Cómo el DFT y FFT son útiles en la estimación espectral?
La transformación discreta de Fourier (DFT) o la transformación rápida de Fourier (FFT) de una señal real es un número complejo, que tiene una parte real e imaginaria. Puede obtener la potencia en cada componente de frecuencia representado por el DFT o FFT cuadrando la magnitud de ese componente de frecuencia.
Que es más rápido dft o fft?
Explicación gráfica para la velocidad de la transformación rápida de Fourier. Para un conjunto de muestra de 1024 valores, el FFT es 102.4 veces más rápido que la transformación discreta de Fourier (DFT). La base de esta notable ventaja de velocidad es el esquema de "inversión de bits" del algoritmo Cooley-Tukey.
