Howtosignalprocessing
- Apakah Teorem Convolution dalam Pemprosesan Isyarat Digital?
- Mengapa DCT digunakan dan bukannya DFT?
- Apakah hubungan antara DCT dan DFT?
- Adakah DFT menyokong konvolusi linear?
Apakah Teorem Convolution dalam Pemprosesan Isyarat Digital?
Teorem Convolution (bersama -sama dengan teorem yang berkaitan) adalah salah satu hasil yang paling penting dari teori Fourier yang adalah bahawa konvolusi dua fungsi dalam ruang nyata adalah sama dengan hasil transformasi Fourier masing -masing di ruang Fourier, i.e. F (r) ⊗ ⊗ g (r) ⇔ f (k) g (k) .
Mengapa DCT digunakan dan bukannya DFT?
> DCT lebih disukai daripada DFT dalam algoritma mampatan imej seperti JPEG > kerana DCT adalah transform sebenar yang menghasilkan satu nombor sebenar setiap > titik data. Sebaliknya, DFT menghasilkan nombor yang kompleks (nyata dan > bahagian khayalan) yang memerlukan dua kali ganda memori untuk penyimpanan.
Apakah hubungan antara DCT dan DFT?
DCT serupa dengan transformasi Fourier diskret (DFT), tetapi hanya menggunakan nombor sebenar. DCT bersamaan dengan DFT kira -kira dua kali ganda panjang, beroperasi pada data sebenar dengan simetri walaupun dan dalam beberapa varian data input atau output dialihkan oleh separuh sampel.
Adakah DFT menyokong konvolusi linear?
Properti Convolution Circular menyatakan bahawa produk dua DFTs bersamaan dengan konvolusi bulat dari urutan domain yang sepadan. Tetapi untuk menentukan output penapis masa nyata (linear), convolution bulat tidak sesuai.
