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- ¿Cómo afecta el acolchado cero DFT??
- ¿Qué le hace cero acolchado a FFT??
- Cómo hacer el relleno cero en Matlab?
- ¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
¿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.
¿Qué le hace cero acolchado 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.
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.
¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
En resumen, el uso de la pelota cero corresponde a la suposición de tiempo limitado para el marco de datos, y más toque cero produce interpolación más densa de las muestras de frecuencia alrededor del círculo de la unidad. A veces, las personas dirán que el salto cero en el dominio del tiempo produce una mayor resolución espectral en el dominio de frecuencia.
