Tidak ada yang secara inheren 'ajaib' tentang melakukan kekuatan 2 DFT, selain fakta bahwa melakukan kekuatan 2 DFT memungkinkan seseorang untuk melakukan DFT di O ( Nl o g( N) ) dari pada O (N2). Jadi kekuatan 2 DFT, ( Algoritma yang melakukan ini dikenal sebagai FFT), memungkinkan Anda untuk hanya mempercepat perhitungan DFT Anda dengan faktor yang sangat besar.
Saya menerapkan fft lagi dan perubahan nomor bin (yang normal dan di mana saya harapkan), amplitudo sama tetapi sudut fasa berbeda) pertama apakah ini normal?
Jika Anda melakukan DFT lebih besar dari vektor data Anda, pada dasarnya Anda akan melakukan interpolasi dalam domain frekuensi. Dengan demikian, puncak baru Anda mungkin bukan puncak setara lama yang pertama kali Anda deteksi, sebelum Anda mengambil DFT yang lebih besar. Dan karena tidak sama, Anda pada dasarnya memilih basis eksponensial kompleks (sinus plus kosinus) yang berbeda kali ini, artinya Anda kemungkinan memiliki nilai fase yang berbeda, ya.
PS: tak satu pun dari set up (disebutkan di atas) memberikan data panjang daya 2, katakan yang pertama memberikan 1620 poin data dan yang kedua memberikan 1745 poin data, jadi harus mengambil kekuatan berikutnya 2 untuk keduanya dari awal?
Ya, jika Anda ingin mengambil kekuatan 2 FFT, maka Anda cukup memilih kekuatan FFT 2 panjang berikutnya yang lebih besar dari panjang catatan data Anda.
saya tidak selalu ingin atau tidak ingin mengambil kekuatan 2 FFT (kinerja waktu bukan masalah saya sama sekali), lebih tepatnya, apakah saya perlu?
Anda tidak boleh mengambil FFT dengan panjang kurang dari panjang catatan Anda, kecuali jika Anda ingin membuang data. Pertanyaan "Seberapa besar kebutuhan FFT saya", dengan asumsi panjang FFT lebih besar dari panjang catatan data Anda, kemudian dengan cepat menjadi ketergantungan aplikasi. Biasanya Anda bisa lolos dengan panjang FFT sama dengan panjang catatan Anda. Namun, terkadang Anda ingin memilih puncak dari FFT yang 'lebih halus'. Dalam hal ini, Anda dapat mengambil panjang FFT yang lebih besar, (2 kali lebih banyak, 3 kali lebih banyak, 10 kali lebih banyak, dll), dan Anda akan menginterpolasi puncak Anda dalam domain frekuensi. Namun, tidak ada angka ajaib. Ingatlah bahwa rincian hasil FFT Anda selalufsN.