рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Быстрое преобразование Фурье

Быстрое преобразование Фурье - раздел Электроника, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И КЛАССИЧЕСКИЙ ЦИФРОВОЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ Быстрое Преобразование Фурье (Бпф) - Это Не Еще Одна Разновидность Преобразов...

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) - это не еще одна разновидность преобразования Фурье, а название целого ряда эффективных алгоритмов, предназначенных для быстрого вычисления дискретно-временного ряда Фурье. Основная проблема, возникающая при практической реализации ДВРФ, заключена в большом количестве вычислительных операций, пропорциональном N2. Хотя еще задолго до появления компьютеров было предложено несколько эффективных вычислительных схем, позволяющих существенно сократить число вычислительных операций, настоящую революцию произвела публикация в 1965 году статьи Кули (Cooly) и Тьюки (Tukey) c практическим алгоритмом быстрого (число операций Nlog2N) вычисления ДВРФ. После этого было разработано множество вариантов, усовершенствований и дополнений основной идеи, составивших класс алгоритмов, известных под названием быстрого преобразования Фурье. Основная идея БПФ - деление N-точечного ДВРФ на два и более ДВРФ меньшей длины, каждый из которых можно вычислить отдельно, а затем линейно просуммировать с остальными, с тем чтобы получить ДВРФ исходной N-точечной последовательности.
Представим дискретное преобразование Фурье (ДВРФ) в виде

, (35)

где величина WN=exp(-j2/N) носит название поворачивающего множителя (здесь и далее в этом разделе период выборки T=1). Выделим из последовательности x[n] элементы с четными и нечетными номерами


. (36)

Но так как то
. Следовательно, (36) можно записать в виде

, (37)

где каждое из слагаемых является преобразованием длины N/2

(38)

Заметим, что последовательность (WN/2)nk периодична по k с периодом N/2. Поэтому, хотя номер k в выражении (37) принимает значения от 0 до N-1, каждая из сумм вычисляется для значений k от 0 до N/2-1. Можно оценить число комплексных операций умножения и сложения, необходимых для вычисления преобразования Фурье в соответствии с алгоритмом (37)-(38). Два N/2-точечных преобразования Фурье по формулам (38) предполагают выполнение 2(N/2)2 умножений и приблизительно столько же сложений. Объединение двух N/2-точечных преобразований по формуле (37) требует еще N умножений и N сложений. Следовательно, для вычисления преобразования Фурье для всех N значений k необходимо произвести по N+N2/2 умножений и сложений. В то же время прямое вычисление по формуле (35) требует по N2 умножений и сложений. Уже при N>2 выполняется неравенство N+N2/2 < N2 , и, таким образом, вычисления по алгоритму (37)-(38) требуют меньшего числа математических операций по сравнению с прямым вычислением преобразования Фурье по формуле (35). Так как вычисление N-точечного преобразования Фурье через два N/2-точечных приводит к экономии вычислительных операций, то каждое из N/2-точечных ДПФ следует вычислять путем сведения их к N/4-точечным преобразованиям:

, (39)
(40)


При этом, вследствие периодичности последовательности WnkN/4 по k с периодом N/4, суммы (40) необходимо вычислять только для значений k от 0 до N/4-1. Поэтому расчет последовательности X[k] по формулам (37), (39) и (40) требует, как нетрудно подсчитать, уже по 2N+N2/4 операций умножения и сложения.
Следуя таким путем, объем вычислений X[k] можно все более и более уменьшать. После m=log2N разложений приходим к двухточечным преобразованиям Фурье вида

(41)

где "одноточечные преобразования" X1[k,p] представляют собой просто отсчеты сигнала x[n]:

X1[k,q] = x[q]/N, q=0,1,...,N-1. (42)

В итоге можно записать алгоритм БПФ, получивший по понятным причинам название алгоритма с прореживанием по времени :

X2[k,p] = (x[p] + Wk2x[p+N/2]) / N,

где k=0,1, p=0,1,...,N/2 -1;

X2N/M[k,p] =XN/M[k,p] + Wk2N/MXN/M[k,p+M/2],

где k=0,1,...,2N/M -1, p=0,1,...,M/2 -1;

..X[k] = XN[k] =XN/2[k,0] + WkNXN/2[k,1], (43)

где k=0,1,...,N-1

На каждом этапе вычислений производится по N комплексных умножений и сложений. А так как число разложений исходной последовательности на подпоследовательности половинной длины равно log2N, то полное число операций умножения-сложения в алгоритме БПФ равно Nlog2N. При больших N имеет место существенная экономия вычислительных операций по сравнению с прямым вычислением ДПФ. Например, при N = 210 = 1024 число операций уменьшается в 117 раз.
Рассмотренный нами алгоритм БПФ с прореживанием по времени основан на вычислении преобразования Фурье путем формирования подпоследовательностей входной последовательности x[n]. Однако можно использовать также разложение на подпоследовательности преобразования Фурье X[k]. Алгоритм БПФ, основанный на этой процедуре, носит название алгоритма с прореживанием по частоте. Подробнее о быстром преобразовании Фурье можно прочитать, например, в [2].

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И КЛАССИЧЕСКИЙ ЦИФРОВОЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

На сайте allrefs.net читайте: "ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И КЛАССИЧЕСКИЙ ЦИФРОВОЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Быстрое преобразование Фурье

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Соотношения между непрерывными и дискретными преобразованиями
Пара преобразований для обычного определения дискретного преобразования Фурье (ДПФ) N-точечной временной последовательности x[n] и соответствующей ей N-точечной последовательнос

Дополнение нулями
С помощью процесса, называемого дополнением нулями, дискретно-временной ряд Фурье может быть изменен для интерполяции между N значениями исходного преобразования. Пусть имеющиеся отсчеты дан

Случайные процессы и спектральная плотность мощности
Дискретный случайный процесс x[n,i] можно рассматривать как некоторую совокупность, или ансамбль, действительных или комплексных дискретных временных (или пространственных) последовательностей, каж

Периодограммный метод спектрального оценивания
Выше мы ввели два формальных эквивалентных метода определения спектральной плотности мощности (СПМ). Косвенный метод основан на использовании бесконечной последовательности данных для расчета авток

Л и т е р а т у р а
1. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.:Мир, 1978. 2. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990.

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги