Tumpang tindih versus tumpang tindih

1. Apa perbedaan antara penambahan tumpang tindih dan tumpang tindih?
2. Apa itu Metode Tambah Tinggal dan Simpan?
3. Mengapa kami menggunakan metode penambahan tumpang tindih dan tumpang tindih daripada konvolusi langsung?
4. Mengapa kita menggunakan metode tumpang tindih?
5. Bagaimana Anda menghindari aliasing dalam tumpang tindih dan menambah atau tumpang tindih dan menyimpan algoritma?

Apa perbedaan antara penambahan tumpang tindih dan tumpang tindih?

Dua metode yang membuat konvolusi linier terlihat seperti konvolusi melingkar adalah tumpang tindih dan tumpang tindih. Prosedur yang tumpang tindih memotong sinyal ke atas menjadi segmen panjang yang sama dengan beberapa tumpang tindih. Kemudian dibutuhkan DFT dari segmen dan menyimpan bagian -bagian dari konvolusi yang sesuai dengan konvolusi melingkar.

Apa itu Metode Tambah Tinggal dan Simpan?

Metode Overlap-Add memecah urutan yang panjang, x (n), menjadi sinyal dengan panjang yang lebih pendek dan menghitung konvolusi setiap blok secara independen. Untuk sampai pada hasil akhir, kita perlu menerapkan pergeseran waktu yang tepat ke konvolusi blok dan menambahkannya bersama.

Mengapa kami menggunakan metode penambahan tumpang tindih dan tumpang tindih daripada konvolusi langsung?

Metode tumpang tindih digunakan untuk memecah sinyal panjang menjadi segmen yang lebih kecil untuk pemrosesan yang lebih mudah. FFT Convolution menggunakan metode tumpang tindih bersama dengan transformasi Fourier cepat, memungkinkan sinyal untuk dibelokkan dengan mengalikan spektrum frekuensinya.

Mengapa kita menggunakan metode tumpang tindih?

Algoritma tumpang tindih -gelombang dapat diperluas untuk memasukkan operasi umum lain dari suatu sistem: saluran IFFT tambahan dapat diproses lebih murah daripada yang pertama dengan menggunakan kembali FFT ke depan. Tingkat pengambilan sampel dapat diubah dengan menggunakan ffts maju dan terbalik berukuran berbeda.

Bagaimana Anda menghindari aliasing dalam tumpang tindih dan menambah atau tumpang tindih dan menyimpan algoritma?

Untuk menghindari aliasing, elemen M-1 terakhir dari setiap catatan data disimpan dan poin-poin ini meneruskan ke catatan berikutnya dan menjadi 1^st Elemen M-1.