Nichtkonsistente Normalisierungsproblem bei FFT

1. Was ist Normalisierung bei FFT?
2. Was sind die Nachteile von FFT?
3. Warum Fourier -Transformation nicht für nicht stationäre Signale geeignet ist?

Was ist Normalisierung bei FFT?

Normalisieren Sie die FFT, indem Sie es durch die Länge des ursprünglichen Signals in der Zeitdomäne teilen. Nullwerte im Signal werden als Teil des Signals angesehen, daher ist 'ungleich Null-Proben' unangemessen. Die Länge, die zum Normalisieren des Signals verwendet werden soll. Mustafa Rifat am 1. November 2021.

Was sind die Nachteile von FFT?

Ein mit dem FFT verbundener Nachteil ist der eingeschränkte Bereich der Wellenformdaten, die transformiert werden können, und die Notwendigkeit, eine Fenstergewichtungsfunktion (zu definiert zu werden) auf die Wellenform anwenden, um spektrale Leckage (ebenfalls definiert) auszugleichen (ebenfalls zu definiert). Eine Alternative zum FFT ist die diskrete Fourier -Transformation (DFT).

Warum Fourier -Transformation nicht für nicht stationäre Signale geeignet ist?

Ein solches Signal zeigt keine Zeitvariation und enthält daher nur eine Komponente mit Frequenz 0 (dies ist ein DC -Signal). Dies bedeutet, dass seine Fourier -Transformation überall 0 sein muss, außer in F = 0. Mathematisch x (f) = δ (f).