Implementasi Perangkat Keras FFT Non Radix-2 Algoritma Nol-Padding vs Kustom

1. Apa keuntungan algoritma Radix 2 FFT dibandingkan dengan metode DFT klasik?
2. Apa penggunaan bantalan nol di FFT?
3. Mengapa perlu untuk mengajukan gambar dengan nol sebelum menghitung DFT -nya?
4. Bagaimana nol padding mempengaruhi DFT?

Apa keuntungan algoritma Radix 2 FFT dibandingkan dengan metode DFT klasik?

DFT tidak memerlukan multiplies. Hasil keseluruhan disebut Radix 2 FFT. FFT Radix 2 yang berbeda diturunkan dengan melakukan penipisan dalam frekuensi. FFT radix split secara teoritis lebih efisien daripada algoritma Radix 2 murni [73,31] karena meminimalkan operasi aritmatika nyata.

Apa penggunaan bantalan nol di FFT?

Selain membuat jumlah total sampel menjadi kekuatan dua sehingga komputasi yang lebih cepat dimungkinkan dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT), nol padding dapat menyebabkan hasil FFT yang diinterpolasi, yang dapat menghasilkan resolusi tampilan yang lebih tinggi.

Mengapa perlu untuk mengajukan gambar dengan nol sebelum menghitung DFT -nya?

Jika seseorang memiliki minat dalam spektrum fungsi windowing yang digunakan untuk mengisolasi sampel domain waktu, maka nol-padding akan meningkatkan resolusi frekuensi fungsi windowing.

Bagaimana nol padding mempengaruhi DFT?

Anda dapat menginterpolasi DFT dengan nol padding. Nol Padding memungkinkan Anda untuk mendapatkan estimasi amplitudo yang lebih akurat dari komponen sinyal yang dapat diselesaikan. Di sisi lain, nol padding tidak meningkatkan resolusi spektral (frekuensi) dari DFT. Resolusi ditentukan oleh jumlah sampel dan laju sampel.