FFT de rampa escasa con acolchado cero

1. ¿El relleno cero afecta a FFT??
2. ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
3. ¿De qué sirve el relleno cero en FFT??
4. Por qué el relleno cero se realiza en la imagen antes de calcular su discreta transformación de Fourier?

¿El relleno cero afecta a FFT??

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.

¿El relleno cero mejora la resolución FFT??

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.

¿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 el relleno cero se realiza en la imagen antes de calcular su discreta transformación de Fourier?

El acolchado cero en el dominio de tiempo se usa ampliamente en la práctica para calcular espectros fuertemente interpolados tomando el DFT de la señal con barrio cero. Dicha interpolación espectral es ideal cuando la señal original es limitada por el tiempo (no cero solo durante alguna duración finita que se extiende por las muestras orignal).