Howtosignalprocessing
- Jak używasz FFT do splotu?
- Dlaczego FFT jest szybszy niż splot?
- Co to jest w transformacji Fouriera?
- Jaka jest złożoność obliczeniowa za pomocą algorytmu FFT?
Jak używasz FFT do splotu?
FFT splot wykorzystuje zasadę, że mnożenie w dziedzinie częstotliwości odpowiada splotowi w dziedzinie czasu. Sygnał wejściowy jest przekształcany w domenę częstotliwości za pomocą DFT, mnożoną przez odpowiedź częstotliwości filtra, a następnie przekształcany z powrotem w domenę czasową za pomocą odwrotnej DFT.
Dlaczego FFT jest szybszy niż splot?
Splot wykorzystuje Twój O (N) na próbkę wyjściową. Ale ponieważ FFT powyżej 2n punktów kaszle w górę o 2 punkty, a n z tych punktów są „nowe”, robisz tylko FFT 1/N tyle razy, ile zrobisz splot.
Co to jest w transformacji Fouriera?
Twierdzenie o splotu (wraz z powiązanymi twierdzeniami) jest jednym z najważniejszych wyników teorii Fouriera, która polega na tym, że splot dwóch funkcji w przestrzeni rzeczywistej jest taki sam jak iloczyn ich odpowiednich transformacji Fouriera w przestrzeni Fouriera, i.mi. f (r) ⊗ ⊗ g (r) ⇔ f (k) g (k) .
Jaka jest złożoność obliczeniowa za pomocą algorytmu FFT?
Algorytm Radix-2 FFT zmniejsza kolejność złożoności obliczeniowej EQ. 1 przez dziesiąte równe i nieparzyste wskaźniki próbek wejściowych. Istnieją dwa rodzaje dziesiątek: [14] dziesiątka w dziedzinie czasu i dziesiątka w dziedzinie częstotliwości (DIF). Rysunek 1 pokazuje wykres przepływu dla Radix-2 DIF FFT dla n = 16.
