Howtosignalprocessing
- Apakah normalisasi dalam FFT?
- Apakah kelemahan FFT?
- Mengapa Transformasi Fourier tidak sesuai untuk isyarat tidak bergerak?
Apakah normalisasi dalam FFT?
Menormalkan FFT dengan membahagikannya dengan panjang isyarat asal dalam domain masa. Nilai sifar dalam isyarat dianggap sebagai sebahagian daripada isyarat, jadi 'sampel bukan sifar' tidak sesuai. Panjang untuk digunakan untuk menormalkan isyarat adalah panjang sebelum menambah sifar-padding. Mustafa Rifat pada 1 Nov 2021.
Apakah kelemahan FFT?
Kelemahan yang berkaitan dengan FFT adalah pelbagai data bentuk gelombang terhad yang boleh diubah dan keperluan untuk menggunakan fungsi pembobotan tetingkap (ditakrifkan) kepada bentuk gelombang untuk mengimbangi kebocoran spektrum (juga ditakrifkan). Alternatif kepada FFT adalah transformasi Fourier diskret (DFT).
Mengapa Transformasi Fourier tidak sesuai untuk isyarat tidak bergerak?
Isyarat sedemikian tidak menunjukkan variasi dalam masa dan oleh itu hanya mengandungi komponen dengan kekerapan 0 (ini adalah isyarat DC). Ini bermakna transformasi Fourier mestilah 0 di mana -mana, kecuali dalam f = 0. Secara matematik, x (f) = δ (f).
