Читайте также:
|
|
Содержание лекции: спектральный анализ, прямое и обратное дискретные преобразования Фурье (ДПФ), базовая операция быстрого ДПФ, алгоритмы прореживания по времени и частоте.
Цель лекции: изучить методы оценки компонентов спектра с помошью Фурье-анализа на базе применения прямого и обратного дискретных преобразований Фурье, а также алгоритмы быстрого ДПФ с прореживанем по времени и частоте, уметь оценивать их вычислительные возможности.
В ряде задач цифровой обработки необходимо оценить параметры спектра сигнала, то есть выполнить спектральный анализ. Задача спектрального анализа может носить как самостоятельный характер, например, в сейсмологии для определения типа сейсмического события или в геофизике для поиска месторождений, так и вспомогательный, например, в системах компрессии речи и изображений, компенсации помех и фильтрации.
Исходными данными для обработки являются отсчетов сигнала , то есть конечная дискретная (цифровая) последовательность как функция времени. Для исследования частотного состава этой последовательности ее нужно преобразовать, используя Фурье-анализ. С аналитической точки зрения Фурье-анализ позволяет установить связь между сигналом во временной области и его спектром в частотной области. При этом вычисляются компоненты спектра на основе дискретного преобразования Фурье (ДПФ).
ДПФ – это пара взаимно однозначных преобразований, которые в компактном виде выглядят следующим образом:
1) прямое , (5.1)
2) обратное (5.2)
где - длина исходной последовательности;
- количество частотных отсчетов;
- количество временных отсчетов;
- поворачивающий множитель (весовая, периодическая функция), получивший свое название потому, что аргумент экспоненты отображает угол поворота на единичной окружности комплексной z -плоскости.
Используя свойство периодичности поворачивающего множителя можно уменьшить количество арифметических операций для вычисления ДПФ. Существует целый набор алгоритмов для быстрого ДПФ: с основанием 2, с основанием 4, Виноградова и другие.
Наибольшее распространение получили алгоритмы с основанием 2, для реализации которых длина N исходной последовательности должна быть кратна 2, т.е. , где - целое положительное число.
Первый алгоритм был опубликован в 1965 году в США и назван по имени его создателей Кули-Тьюки. Существуют две версии этого алгоритма:
1) с прореживанием по времени, при реализации которого требуется перестановка (прореживание) отсчетов входной последовательности;
2) с прореживанием по частоте, при реализации которого требуется перестановка (прореживание) отсчетов выходной последовательности.
Суть первой версии в том, что N-точечное ДПФ разбивают на этапы, количество которых определяется как
На первом этапе определяются N/ 22-х точечные ДПФ, одна из которых содержит отсчеты с нечетными номерами, а другая – с четными. Тогда, сумму, представленную в формуле (5.1), можно разбить на две
, (5.3)
где ;
X( 2 n) и X( 2 n+ 1 ) – N/ 2 - точечные последовательности четных и нечетных отсчетов соответственно.
Поскольку получаем
. (5.4)
Учитывая, что периодично с периодом точек, получаем
, (5.5)
где .
Тогда ДПФ исходной последовательности преобразуется в два - точечного ДПФ:
(5.6)
Представленные соотношения описывают базовую операцию быстрого преобразования Фурье (БПФ), которая называется «бабочка». Графически эту операцию можно представить в виде направленного графа который показан на рисунке 8.
Рисунок 8
Направленный граф, представленный на рисунке 8 - это структура алгоритма для 2-х точечного ДПФ, при этом . На втором этапе определяются N/4 4-х точечные ДПФ, на третьем этапе – N/8 8-и точечные ДПФ и т.д.
Перед первым этапом N -точечная последовательность должна подаваться не в естественном, а в двоично-инверсном порядке, что обеспечивает начальные условия алгоритма. В таблице 3 представлен двоично-инверсный порядок для N =8.
Т а б л и ц а 3
Естественный порядок | ||||||||
Двоично-инверсный порядок | (0) | (4) | (2) | (6) | (1) | (5) | (3) | (7) |
На рисунке 10 показана схема формирования 8-точечного (N = 8) БПФ.
Двоично- после после после
инверсная первого второго третьего
Исходная этапа этапа этапа
Рисунок 10
Как видно из рисунка 2 для формирования 8-точечного БДПФ нужно ДПФ разбить на три этапа, так как причем первый этап будет содержать четыре бабочки при , второй этап четыре бабочки при и , третий этап также четыре бабочки при , , , . На выходе алгоритма получается 8-точечное ДПФ, отсчеты которого следуют в естественном порядке.
Вычисления в алгоритме с прореживанием по времени можно выполнить по способу с замещением. Входная последовательность располагается в массиве из N ячеек. После вычислений на первой ступени, отсчеты входного сигнала становятся не нужными и в указанные ячейки могут быть записаны выходные данные «бабочек». На следующей ступени вновь вычисляемые значения выходов «бабочек» записываются в исходный массив и т.д. В конце вычислений в исходном массиве оказываются значения компонент спектра X(k), расположенные в естественном порядке следования их номеров, то есть значения ДПФ N при k = 0,1,2,…, N-1.
Реализация алгоритма БПФ с прореживанием по частоте также выполняется по этапам, но в обратном направлении, то есть в сторону вдвое большей размерности (… 8 → 4 → 2). При этом перед первым этапом отсчеты N-точечной последовательности не переставляются, сохраняя естественный порядок номеров (n = 0,1,…,N-1). Однако, на выходе алгоритма получается ДПФ, отсчеты которого следуют в двоично-инверсном порядке двоичных номеров.
На практике алгоритм БПФ с прореживанием по частоте применяют реже, чем с прореживанием по времени, так как последний обеспечивает естественный порядок следования отсчетов ДПФ на выходе.
Порядок вычислительной сложности алгоритма БПФ оценивается как , в то время как при прямом вычислении ДПФ он равен . В таблице 4 наглядно представлена оценка получаемого выигрыша в объеме вычислений в зависимости от длины N исходной последовательности.
Т а б л и ц а 4
Дата добавления: 2015-10-02; просмотров: 189 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Лекция №4. Нерекурсивные цепи с линейной фазочастотной характеристикой | | | Лекция №6. Квантование в цифровых системах |