Howtosignalprocessing
- Co to jest transformacja autokorelacji Fouriera?
- Jakie są wady FFT?
- Jakie są zastosowania funkcji autokorelacji w przetwarzaniu sygnału?
- Jak dokładne jest FFT?
Co to jest transformacja autokorelacji Fouriera?
R (τ) = ∫∞ - ∞x (t) x ∗ (t -τ) dt. Stwierdzenie - właściwość autokorelacji transformacji Fouriera stwierdza, że transformacja Fouriera autokorelacji pojedynczej w dziedzinie czasu jest równa kwadratu modułu jego widma częstotliwości.
Jakie są wady FFT?
Wadą związaną z FFT jest ograniczony zakres danych przebiegów, które można przekształcić i potrzeba zastosowania funkcji ważenia okna (do zdefiniowania) do przebiegu, aby zrekompensować wyciek spektralny (również do zdefiniowania). Alternatywą dla FFT jest dyskretna transformacja Fouriera (DFT).
Jakie są zastosowania funkcji autokorelacji w przetwarzaniu sygnału?
Autokorelacja jest przydatna do znalezienia powtarzających się wzorców w sygnale, takich jak określenie obecności okresowego sygnału, który został zakopany pod szumem lub identyfikacja brakującej częstotliwości podstawowej w sygnale implikowanym przez jego częstotliwości harmoniczne.
Jak dokładne jest FFT?
Obliczenia oparte na szybkiej transformacji Fouriera (FFT) mogą być znacznie dokładniejsze niż sugerują powolne transformacje. Odrębne transformacje Fouriera obliczone przez FFT są znacznie dokładniejsze niż powolne transformacje, a konwencje obliczane za pomocą FFT są znacznie dokładniejsze niż bezpośrednie wyniki.
