Salto cero vs. Padring sin cero en el cálculo de la auto-correlación con FFT

1. ¿El relleno cero afecta a FFT??
2. Por qué se necesita acolchado cero en FFT?
3. ¿El relleno cero mejora la resolución FFT??
4. Por qué el relleno cero se usa en convolución lineal?

¿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.

Por qué se necesita acolchado 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.

¿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.

Por qué el relleno cero se usa en convolución lineal?

El relleno cero permite el uso de una FFT más larga, lo que resulta en un vector de resultados FFT más grande. Los contenedores de frecuencia de un resultado FFT más largo están más estrechamente espaciados en frecuencia. Puede calcular rápidamente las convoluciones lineales utilizando el FFT. Se usa para hacer que el FFT sea más grande para un poder de dos.