คำถามติดแท็ก zero-padding

ในคำตอบของคำถามก่อนหน้านี้มีการระบุว่าควร zero-pad สัญญาณอินพุต (เพิ่มศูนย์ไปยังจุดสิ้นสุดเพื่อให้คลื่นอย่างน้อยครึ่งหนึ่งเป็น "ช่องว่าง") เหตุผลนี้คืออะไร

77 fft  zero-padding 

สมมติว่าเราต้องการแก้ไขสัญญาณเป็นระยะด้วยจำนวนตัวอย่างที่สม่ำเสมอ (เช่น N = 8) โดยการเติมเต็มศูนย์ในโดเมนความถี่ ให้ DFT X=[A,B,C,D,E,F,G,H] ตอนนี้ขอแผ่นมันถึง 16 Yตัวอย่างที่จะให้ ทุกตัวอย่างในตำราและกวดวิชาออนไลน์ที่ฉันได้เห็นแทรกศูนย์ที่ให้ (จากนั้นเป็นสัญญาณที่ถูกแก้ไข)[Y4...Y11] Y=[2A,2B,2C,2D,0,0,0,0,0,0,0,0,2E,2F,2G,2H]y = idft(Y) ทำไมไม่ใช้แทน Y=[2A,2B,2C,2D,E,0,0,0,0,0,0,0,E,2F,2G,2H]? เท่าที่ฉันสามารถบอกได้ (ความรู้ทางคณิตศาสตร์ของฉันมี จำกัด ): มันลดพลังงานทั้งหมด มันทำให้มั่นใจได้ว่าหากxเป็นมูลค่าที่แท้จริงดังนั้นจึงเป็นy yยังคงตัดกันxทุกจุดตัวอย่างตามที่ต้องการ (ฉันคิดว่านี่เป็นความจริงสำหรับทุกpที่Y=[2A,2B,2C,2D,pE,0,0,0,0,0,0,0,(2-p)E,2F,2G,2H]) เหตุใดจึงไม่ทำเช่นนี้? แก้ไข : xไม่จำเป็นต้องเป็นมูลค่าจริงหรือ จำกัด วง

18 dft  interpolation  zero-padding 

นี่คือไซน์ของความถี่f = 236.4 Hz(ยาว 10 มิลลิวินาทีมีN=441คะแนนที่อัตราการสุ่มตัวอย่างfs=44100Hz) และ DFT โดยไม่มีการเติมเต็ม : ข้อสรุปเดียวที่เราสามารถให้ได้โดยดูจาก DFT คือ: "ความถี่ประมาณ 200Hz" นี่คือสัญญาณและ DFT ของมันที่มีการเติมเต็มศูนย์ขนาดใหญ่ : ตอนนี้เราสามารถให้ข้อสรุปที่แม่นยำมากขึ้น : "โดยการดูอย่างละเอียดที่สเปกตรัมสูงสุดฉันสามารถประมาณความถี่ 236Hz" (ฉันซูมและพบว่าค่าสูงสุดอยู่ใกล้ 236) คำถามของฉันคือทำไมเราบอกว่า "ศูนย์ padding ไม่ได้เพิ่มความละเอียด" ? (ฉันเห็นประโยคนี้บ่อยมากจากนั้นพวกเขาพูดว่า "เพิ่มการแก้ไขเท่านั้น") => จากตัวอย่างของฉันการเติมเต็มศูนย์ช่วยให้ฉันค้นหาความถี่ที่ถูกต้องด้วยความละเอียดที่แม่นยำยิ่งขึ้น!

12 fft  fourier-transform  signal-analysis  dft  zero-padding