La tecnica dello zero padding permette di aumentare la densità di campioni fino ad arrivare ad un numero (o multiplo di) di riferimento, senza intaccare in maniera significativa il segnale originale.
Il padding non cambia lo spettro di energia del segnale, ma nei sistemi che richiedono campioni multipli di un numero N, permette di aggiungere “tracce vuote” prima e/o dopo il segnale originale per arrivare ad un numero adeguato di campioni.
Padding
In numpy si può usare il padding tramite la funzione np.pad.
Questa funzione permette di effettuare un padding destro, sinistro o uniforme, e di scegliere con che valore costante “imbottire” il segnale.
Nella frequenza si può notare che l’asse delle x (frequenze) viene scalato in quanto vi è un maggior numero di campioni, ma si può risolvere dividendo per dove 1 e 2 indicano il numero di campioni prima e dopo il padding.