Howtosignalprocessing
- ¿Por qué necesitas DFT a pesar de que tienes DTFT??
- ¿Cuáles son las ventajas de DFT sobre DTFT??
- ¿Por qué necesitamos DFT en el procesamiento de imágenes??
- ¿Cuál es la relación entre DTFT y DFT??
¿Por qué necesitas DFT a pesar de que tienes DTFT??
La secuencia original abarca todos los valores distintos de una función, su DTFT es continuo (y periódico), y el DFT proporciona muestras discretas de un ciclo. Si la secuencia original es un ciclo de una función periódica de la página 2, el DFT proporciona todos los valores distintos de cero de un ciclo DTFT.
¿Cuáles son las ventajas de DFT sobre DTFT??
DFT ofrece un menor número de componentes de frecuencia. DTFT se define de menos infinito a más infinito, por lo que, naturalmente, contiene valores positivos y negativos de frecuencias. DFT se define de 0 a N-1; solo puede tener frecuencias positivas.
¿Por qué necesitamos DFT en el procesamiento de imágenes??
En el procesamiento de imágenes, las muestras pueden ser los valores de los píxeles a lo largo de una fila o columna de una imagen de trama. El DFT también se usa para resolver eficientemente ecuaciones diferenciales parciales y para realizar otras operaciones, como convoluciones o multiplicar enteros grandes.
¿Cuál es la relación entre DTFT y DFT??
El DFT difiere de la transformación de Fourier de tiempo discreto (DTFT) en que sus secuencias de entrada y salida son finitas; Por lo tanto, se dice que es el análisis de Fourier de las funciones de tiempo discreto de dominio finito (o periódico).
