Howtosignalprocessing
- Dlaczego używamy nakładania się w FFT?
- Ile próbek potrzebuję do FFT?
- Ile punktów potrzebujesz do FFT?
- Jaka jest domena FFT?
Dlaczego używamy nakładania się w FFT?
Przetwarzanie FFT może być szczególnie problematyczne, gdy sygnał składa się z losowo występujących stanów przejściowych nałożonych na bardziej ciągły sygnał. W tej sytuacji powszechnie stosuje się przetwarzanie nakładania się w celu poprawy szacunków.
Ile próbek potrzebuję do FFT?
Liczba próbek (n) w FFT musi być mocą całkowitą 2. Dlatego n = 2p, gdzie p jest pozytywną liczbą całkowitą. Ta reguła minimalizuje liczbę mnożenia - a zatem czas obliczeń - skierowany do obliczenia współczynników serii Fouriera.
Ile punktów potrzebujesz do FFT?
Ponieważ funkcja FFT wykorzystuje z definicji logarytm podstawowy 2, wymaga oceny zakresu lub długości szeregów czasowych zawierających całkowitą liczbę punktów danych dokładnie równą liczbie 2 do n-n-n-n-n-nowej (e.g., 512, 1024, 2048 itp.).
Jaka jest domena FFT?
Przekształcenie FFT dekonstruuje reprezentację w dziedzinie czasu sygnału do reprezentacji dziedziny częstotliwości w celu analizy różnych częstotliwości w sygnale. Domena częstotliwości jest świetna w pokazaniu, czy czysty sygnał w dziedzinie czasu faktycznie zawiera rozmowę krzyżową, hałas lub jitter.
