Las tecnologías se están adelantando a todo; la evolución del sector tecnológico está permitiendo que el mundo digital sea cada día más eficiente.
Lo que sea que se vea en la pantalla de la computadora o la computadora portátil no solo está conectado directamente con lo que una persona escribe; incluye varias unidades que ayudan a procesar la entrada y convertirla en una salida legible.
DSP es la abreviatura de procesamiento de señal digital que permite este proceso de convertir la entrada en texto legible o imagen clara y visible.
Dentro de DSP, hay diferentes componentes de diferentes tipos que funcionan de manera diferente en su unidad, y hay diferentes herramientas que ayudan a convertir la frecuencia y las señales.
Puntos clave
- FFT (Fast Fourier Transform) es un algoritmo diseñado para calcular la transformada discreta de Fourier (DFT) de una secuencia de manera más rápida y eficiente, lo que reduce la complejidad de los cálculos y mejora el tiempo de procesamiento.
- DFT (Discrete Fourier Transform) es una técnica matemática que convierte una señal en el dominio del tiempo en su representación en el dominio de la frecuencia, lo que permite analizar las frecuencias presentes en la señal original.
- La principal diferencia entre FFT y DFT es que FFT es un algoritmo eficiente que se utiliza para calcular la DFT. Por el contrario, DFT es la técnica matemática para transformar una señal en el dominio del tiempo en su representación en el dominio de la frecuencia.
FFT frente a DFT
Las FFT convierten señales del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia para mejorar el procesamiento de la señal. FFT es un algoritmo que puede realizar la transformación en mucho más menos tiempo. DFT convierte una secuencia simple de números en números complejos que FFT puede calcular.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | FFT | DFT |
|---|---|---|
| Forma completa | Transformada rápida de Fourier | Transformada discreta de Fourier |
| Definición | La fusión de varias técnicas informáticas, incluida la DFT. | El algoritmo matemático transforma el dominio del tiempo en componentes del dominio de la frecuencia. |
| Trabaja | Cálculo más rápido | Establecimiento de la relación entre el dominio del tiempo y el dominio de la frecuencia |
| Aplicaciones | Convolución, medida de tensión, etc. | Estimación de espectro, convicción, etc. |
| Versión | Versión rápida | Versión discreta |
¿Qué es FFT?
FFT, una abreviatura de Fast Fourier transform, es un algoritmo matemático en computadoras que permite acelerar las conversiones realizadas por DFT (transformada discreta de Fourier).
FFT es ampliamente utilizado en el procesamiento de señales. Reduce los cálculos necesarios para N puntos 2N2 a N log N, donde LG es un algoritmo de base dos.
FFT es un algoritmo discutido por Cooley y Turkey en 1965, pero Gauss describe la factorización crítica de este algoritmo en 1805, que es de Cooley y Tukey.
En computadora ciencia jerga, las transformadas rápidas de Fourier (FFT) reducen los cálculos necesarios para el tamaño del problema N. Una transformada rápida de Fourier es un algoritmo matemático que se utiliza para el cálculo rápido y eficiente de la transformada discreta de Fourier (DFT).
¿Qué es DFT?
DFT es una abreviatura de transformada discreta de Fourier; es un algoritmo matemático que ayuda en el procesamiento de señales digitales mediante el cálculo del espectro de una señal de duración finita.
DFT transforma N muestras de tiempo discreto en el mismo número de muestras de frecuencia discreta. En algunas aplicaciones, la forma del dominio del tiempo no se aplica a las señales, en cuyo caso el contenido de frecuencia de la señal se vuelve muy útil.
Algunas de las propiedades de DFT son: -
- Linealidad: según la linealidad, la DFT de una combinación de señales es igual a la suma de las señales individuales.
- Dualidad: hay un teorema que se usa para encontrar la secuencia de duración finita, el teorema que se usa es; X(N)⟷Nx[((−k))N].
Hay otras propiedades de DFT, que incluyen propiedades conjugadas complejas, cambio de frecuencia circular, multiplicación de dos secuencias, teorema de Parseval y simetría.
DFT o la transformada discreta de Fourier funciona transformando las señales del dominio del tiempo en componentes del dominio de la frecuencia, ya que la representación de las señales digitales en términos de su componente de frecuencia es importante en el dominio de la frecuencia.
Principales diferencias entre FFT y DFT
- FFT implementa DFT, mientras que DFT establece una relación entre el dominio del tiempo y la representación del dominio de la frecuencia.
- DFT es un algoritmo matemático que transforma señales de dominio de tiempo en componentes de dominio de frecuencia. Por otro lado, el algoritmo FFT consta de varias técnicas de cálculo, incluida la DFT.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/115105/
- https://www.researchgate.net/profile/Levent_Sevgi/publication/3305825_Numerical_fourier_transforms_DFT_and_FFT/links/5ad4d519a6fdcc2935809380/Numerical-fourier-transforms-DFT-and-FFT.pdf
Última actualización: 11 de junio de 2023
Me he esforzado mucho en escribir esta publicación de blog para brindarle valor. Será muy útil para mí, si considera compartirlo en las redes sociales o con sus amigos/familiares. COMPARTIR ES ♥️
Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
Una lectura enriquecedora que proporciona información valiosa sobre las tecnologías y el procesamiento de señales digitales. Un artículo bien investigado.
La profundidad de la investigación es verdaderamente encomiable y enriquecedora.
Definitivamente una combinación encomiable de conocimientos sobre FFT y DFT con precisión técnica.
Este esclarecedor artículo añade profundidad a la comprensión del procesamiento de señales digitales, enfatizando la importancia y el funcionamiento de FFT y DFT.
Precisamente, hay un gran equilibrio entre tecnicismo y comprensión.
El artículo mantiene un equilibrio, haciéndolo accesible y detallado al mismo tiempo.
Contenido informativo. El artículo proporciona una comparación clara y concisa de FFT y DFT, lo que hace que sus diferencias sean más fáciles de comprender.
La tabla de comparación es particularmente útil para comprender las distinciones entre FFT y DFT.
Es fantástico ver una explicación tan detallada. Las referencias citadas hacen de este un recurso confiable para comprender FFT y DFT.
La claridad y profundidad de la explicación son realmente encomiables.
Una explicación bien ejecutada de FFT y DFT, que sirve como una fuente encomiable de conocimiento sobre el tema.
La presentación completa del tema es sin duda impresionante.
Un artículo enriquecedor que ofrece una comprensión profunda de FFT y DFT.
El artículo simplifica conceptos complejos, lo que lo convierte en una lectura enriquecedora. Aprecio el desglose analítico de FFT y DFT.
Definitivamente un enfoque encomiable para explicar estos complejos algoritmos.
Una exquisita aclaración de FFT y DFT con información completa. Un testimonio del refinamiento del conocimiento presentado.
El enfoque refinado para desentrañar las complejidades de FFT y DFT es realmente encomiable.
No podría estar más de acuerdo con la precisión a la hora de dilucidar estos conceptos.
El énfasis en FFT y DFT enriquece aún más la comprensión del procesamiento de señales digitales y su importancia técnica.
Por supuesto, los aspectos técnicos se presentan con claridad y precisión.
Impresionante desarrollo. Este artículo profundiza sobre el tema y proporciona información valiosa sobre FFT y DFT. Bastante esclarecedor.
De hecho, es una lectura excelente, las complejidades del tema se explican de manera efectiva.
No podría estar más de acuerdo con el análisis en profundidad.
La evolución de la tecnología es realmente increíble. Este artículo es una fuente de conocimientos valiosos sobre FFT y DFT.
Totalmente de acuerdo. El artículo proporciona una comprensión integral de estos conceptos vitales.