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- ¿Cuáles son las limitaciones de FFT??
- ¿Cómo mejora FFT la velocidad de la computación??
- ¿Cuáles son las dos clases básicas del algoritmo FFT??
- Qué preciso es FFT?
¿Cuáles son las limitaciones de FFT??
Una desventaja asociada con el FFT es el rango restringido de los datos de la forma de onda que se pueden transformar y la necesidad de aplicar una función de ponderación de ventana (para definirse) a la forma de onda para compensar la fuga espectral (también para definirse). Una alternativa a la FFT es la transformación discreta de Fourier (DFT).
¿Cómo mejora FFT la velocidad de la computación??
Se puede ver que un FFT transforma la matriz DFT en múltiples matrices que cuando se multiplican juntas le dan el mismo resultado, de manera crucial, algunos de los términos en las matrices FFT son 0, por lo que todas las multiplicaciones con estos términos pueden omitirse, lo que significa que termina con menos multiplicaciones general.
¿Cuáles son las dos clases básicas del algoritmo FFT??
Hay dos familias principales de algoritmos FFT: el algoritmo Cooley-Tukey y el algoritmo de factor principal.
Qué preciso es FFT?
Los cálculos basados en la transformación rápida de Fourier (FFT) pueden ser mucho más precisos de lo que sugieren las transformaciones lentas. Las transformaciones discretas de Fourier calculadas a través del FFT son mucho más precisas que las transformaciones lentas, y las convoluciones calculadas a través de FFT son mucho más precisas que los resultados directos.
