Jak ważne jest użycie mocy 2 podczas korzystania z FFT?

1. Czy FFT musi być mocą 2?
2. Jak mogę sprawić, że mój FFT był bardziej dokładny?
3. Czy FFT są ograniczone do rozmiarów, które są mocy 2?
4. Jaki jest związek między DFT i FFT na podstawie mocy obliczeniowej?

Czy FFT musi być mocą 2?

Jasne, możesz użyć Radix-2 FFT do obliczenia FFT dla długości, a nie mocy 2 (ale nie jest tak wydajny, jak stosowanie metod specjalnie dostosowanych do czynników długości sekwencji).

Jak mogę sprawić, że mój FFT był bardziej dokładny?

Najbardziej intuicyjnym sposobem na zwiększenie rozdzielczości częstotliwości FFT jest zwiększenie wielkości przy jednoczesnym utrzymaniu stałej częstotliwości próbkowania. W ten sposób zwiększy liczbę tworzonych pojemników częstotliwościowych, zmniejszając różnicę częstotliwości między każdym.

Czy FFT są ograniczone do rozmiarów, które są mocy 2?

1.6 to FFT ograniczone do rozmiarów, które są mocy 2? Nie. Najczęstsze i znane FFT to „Radix 2”. Jednak czasami używane są inne radioty, które zwykle są małymi liczbami mniejszymi niż 10.

Jaki jest związek między DFT i FFT na podstawie mocy obliczeniowej?

Dyskretna transformacja Fouriera (DFT) to dyskretna wersja transformacji Fouriera (ft), która przekształca sygnał (lub sekwencję dyskretną) z reprezentacji dziedziny czasowej do jego reprezentacji w dziedzinie częstotliwości. Podczas gdy szybka transformacja Fouriera (FFT) jest dowolnym wydajnym algorytmem do obliczenia DFT.