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文檔簡介

13.5

快速傅里葉變換直接計(jì)算DFT的問題及改進(jìn)的途徑按時間抽取的基2-FFT算法

按頻率抽取的基2-FFT算法

快速傅里葉逆變換(IFFT)算法

Matlab實(shí)現(xiàn)3DFT在實(shí)際應(yīng)用中很重要:可以計(jì)算信號的頻譜、功率譜和線性卷積等。直接按DFT變換進(jìn)行計(jì)算,當(dāng)序列長度N很大時,計(jì)算量非常大,所需時間會很長。FFT并不是一種與DFT不同的變換,而是DFT的一種快速計(jì)算的算法。

43.5.1直接計(jì)算DFT的問題及改進(jìn)的途徑

DFT的運(yùn)算量

設(shè)復(fù)序列x(n)長度為N點(diǎn),其DFT為k=0,,…,N-1(1)計(jì)算一個X(k)值的運(yùn)算量復(fù)數(shù)乘法次數(shù):N復(fù)數(shù)加法次數(shù):N-15DFT的運(yùn)算量(2)計(jì)算全部N個X(k)值的運(yùn)算量復(fù)數(shù)乘法次數(shù):N2復(fù)數(shù)加法次數(shù):N(N-1)(3)對應(yīng)的實(shí)數(shù)運(yùn)算量6一次復(fù)數(shù)乘法:4次實(shí)數(shù)乘法2次實(shí)數(shù)加法+一個X(k)

:4N次實(shí)數(shù)乘法+2N+2(N-1)=2(2N-1)次實(shí)數(shù)加法所以整個N點(diǎn)DFT運(yùn)算共需要:N×2(2N-1)=2N(2N-1)實(shí)數(shù)乘法次數(shù):4N2實(shí)數(shù)加法次數(shù):7DFT運(yùn)算量的結(jié)論N點(diǎn)DFT的復(fù)數(shù)乘法次數(shù)舉例NN2NN22464404941612816384864256655361625651226214432102810241048576結(jié)論:當(dāng)N很大時,其運(yùn)算量很大,對實(shí)時性很強(qiáng)的信號處理來說,要求計(jì)算速度快,因此需要改進(jìn)DFT的計(jì)算方法,以大大減少運(yùn)算次數(shù)。8

減少運(yùn)算工作量的途徑

主要原理是利用系數(shù)的以下特性對DFT進(jìn)行分解:(1)對稱性(2)周期性(3)可約性另外,93.5.2按時間抽取的基2-FFT算法

算法原理按時間抽取基-2FFT算法與直接計(jì)算DFT運(yùn)算量的比較按時間抽取的FFT算法的特點(diǎn)按時間抽取FFT算法的其它形式流程圖10算法原理

設(shè)N=2L,將x(n)按n的奇偶分為兩組:

r=0,1,…,則11式中,X1(k)和X2(k)分別是x1(n)和x2(n)的N/2的DFT。另外,式中k的取值范圍是:0,1,…,N/2-1。12因此,只能計(jì)算出X(k)的前一半值。后一半X(k)值,N/2,N/2+1,…,N?利用可得到同理可得13考慮到因此可得后半部分X(k)及前半部分X(k)k=0,1,…,N/2-1k=0,1,…,N/2-114蝶形運(yùn)算蝶形運(yùn)算式蝶形運(yùn)算信號流圖符號

因此,只要求出2個N/2點(diǎn)的DFT,即X1(k)和X2(k),再經(jīng)過蝶形運(yùn)算就可求出全部X(k)的值,運(yùn)算量大大減少。15以8點(diǎn)為例第一次按奇偶分解以N=8為例,分解為2個4點(diǎn)的DFT,然后做8/2=4次蝶形運(yùn)算即可求出所有8點(diǎn)X(k)的值。16蝶形運(yùn)算量比較復(fù)數(shù)乘法次數(shù):

N2復(fù)數(shù)加法次數(shù):

N(N-1)復(fù)數(shù)乘法次數(shù):

2*(N/2)2+N/2=N2/2+N/2復(fù)數(shù)加法次數(shù):

2*(N/2)(N/2-1)+2*N/2=N2/2N點(diǎn)DFT的運(yùn)算量

分解一次后所需的運(yùn)算量=2個N/2的DFT+N/2蝶形:因此通過一次分解后,運(yùn)算工作量減少了差不多一半。

17進(jìn)一步按奇偶分解

由于N=2L,因而N/2仍是偶數(shù),可以進(jìn)一步把每個N/2點(diǎn)子序列再按其奇偶部分分解為兩個N/4點(diǎn)的子序列。以N/2點(diǎn)序列x1(r)為例

則有

k=0,1,…,

18且k=0,1,…,由此可見,一個N/2點(diǎn)DFT可分解成兩個N/4點(diǎn)DFT。同理,也可對x2(n)進(jìn)行同樣的分解,求出X2(k)。19以8點(diǎn)為例第二次按奇偶分解20算法原理

對此例N=8,最后剩下的是4個N/4=2點(diǎn)的DFT,2點(diǎn)DFT也可以由蝶形運(yùn)算來完成。以X3(k)為例。k=0,1即這說明,N=2M的DFT可全部由蝶形運(yùn)算來完成。21以8點(diǎn)為例第三次按奇偶分解N=8按時間抽取法FFT信號流圖22按時間抽取基2-FFT算法與直接計(jì)算DFT運(yùn)算量的比較

由按時間抽取法FFT的信號流圖可知,當(dāng)N=2L時,共有

級蝶形運(yùn)算;每級都由

個蝶形運(yùn)算組成,而每個蝶形有

次復(fù)乘、

次復(fù)加,因此每級運(yùn)算都需

次復(fù)乘和

次復(fù)加。

LN/2

N/2

12N23這樣

級運(yùn)算總共需要:L復(fù)數(shù)乘法:

復(fù)數(shù)加法:

直接DFT算法運(yùn)算量復(fù)數(shù)乘法:

復(fù)數(shù)加法:

N2N(N-1)直接計(jì)算DFT與FFT算法的計(jì)算量之比為M24FFT算法與直接DFT算法運(yùn)算量的比較NN2計(jì)算量之比MNN2計(jì)算量之比M2414.01281638444836.641644.025665536102464.0864125.45122621442304113.816256328.0102410485765120204.83210288012.82048419430411264372.464404919221.4253.5.3按時間抽取的FFT算法的特點(diǎn)序列的逆序排列同址運(yùn)算(原位運(yùn)算)蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離的確定26序列的逆序排列

由于x(n)被反復(fù)地按奇、偶分組,所以流圖輸入端的排列不再是順序的,但仍有規(guī)律可循:因?yàn)镹=2M,

對于任意n(0≤n≤N-1),可以用M個二進(jìn)制碼表示為:

n反復(fù)按奇、偶分解時,即按二進(jìn)制碼的“0”“1”分解。序列的逆序排列27倒位序的樹狀圖(N=8)

28碼位的倒位序(N=8)

自然順序n二進(jìn)制數(shù)倒位序二進(jìn)制數(shù)倒位序順序數(shù)000000001001100420100102301111064100001151011015611001137111111729倒位序的變址處理(N=8)30同址運(yùn)算(原位運(yùn)算)

某一列任何兩個節(jié)點(diǎn)k和j的節(jié)點(diǎn)變量進(jìn)行蝶形運(yùn)算后,得到結(jié)果為下一列k、j兩節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)變量,而和其他節(jié)點(diǎn)變量無關(guān)。這種原位運(yùn)算結(jié)構(gòu)可以節(jié)省存儲單元,降低設(shè)備成本。運(yùn)算前運(yùn)算后例同址運(yùn)算(原位運(yùn)算)31觀察原位運(yùn)算規(guī)律32蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離

以N=8為例:第一級蝶形,距離為:第二級蝶形,距離為:第三級蝶形,距離為:規(guī)律:對于共L級的蝶形而言,其m級蝶形運(yùn)算的節(jié)點(diǎn)間的距離為124蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離

33

的確定

以N=8為例:

的確定

343.5.4按頻率抽取的基2-FFT算法

算法原理再把輸出X(k)按k的奇偶分組先把輸入按n的順序分成前后兩半設(shè)序列長度為N=2L,L為整數(shù)前半子序列x(n)后半子序列

0≤n≤0≤n≤35算法原理由DFT定義得k=0,1,…,N36由于所以則k=0,1,…,N37然后按k的奇偶可將X(k)分為兩部分r=0,1,…,則式可轉(zhuǎn)化為38令n=0,1,…,代入r=0,1,…,可得為2個N/2點(diǎn)的DFT,合起來正好是N點(diǎn)X(k)的值。39蝶形運(yùn)算將稱為蝶形運(yùn)算與時間抽選基2FFT算法中的蝶形運(yùn)算符號略有不同。40例按頻率抽取(N=8)

例按頻率抽取,將N點(diǎn)DFT分解為兩個N/2點(diǎn)DFT的組合(N=8)41

與時間抽取法的推導(dǎo)過程一樣,由于N=2L,N/2仍然是一個偶數(shù),因而可以將每個N/2點(diǎn)DFT的輸出再分解為偶數(shù)組與奇數(shù)組,這就將N/2點(diǎn)DFT進(jìn)一步分解為兩個N/4點(diǎn)DFT。N=842頻率抽取法與時間抽取法的異同

頻率抽取法輸入是自然順序,輸出是倒位序的;時間抽取法正好相反。頻率抽取法的基本蝶形與時間抽取法的基本蝶形有所不同。頻率抽取法運(yùn)算量與時間抽取法相同。頻率抽取法與時間抽取法的基本蝶形是互為轉(zhuǎn)置的。

433.5.5

(IFFT)算法IDFT公式DFT公式比較可以看出,IDFT多出M個1/2可分解到M級蝶形運(yùn)算中。44例頻率抽取IFFT流圖(N=8)

45快速傅里葉逆變換另一種算法3.7用DFT計(jì)算線性卷積都是非周期如何用DFT來實(shí)現(xiàn)?DFT有快速算法存在什么矛盾補(bǔ)零補(bǔ)零DFTDFT相乘IDFT483.7用FFT計(jì)算線性卷積

設(shè)x1(n)和x2(n)都是長度為L的有限長因果序列,它們的循環(huán)卷積為且由時域循環(huán)卷積定理有0≤k≤L-149用DFT計(jì)算循環(huán)卷積方框圖用DFT計(jì)算循環(huán)卷積方框圖理由:DFT運(yùn)算存在快速算法(FFT)。50循環(huán)卷積與線性卷積相等的條件條件:兩個長度分別為N和M的序列,其線性卷積可用長度為L的循環(huán)卷積來代替,但必滿足條件

L≥N+M-153卷積相等條件的討論假設(shè)h(n)長度為N,x(n)長度為M,則線性卷積為循環(huán)卷積為其中,L≥max[N,M],54由上可得上式中因此55y2(n)是y1(n)以L為周期的周期延拓序列的主值序列。

由于卷積y1(n)的長度為N+M-1,因此當(dāng)循環(huán)卷積的長度L≥N+M-1時,以為L周期的周期延拓才不會出現(xiàn)混疊現(xiàn)象,此時取主值序列顯然滿足y2(n)=y(tǒng)1(n)。說明:

沒有全部進(jìn)入,如何實(shí)現(xiàn)卷積全部進(jìn)入再卷積,又如何保證實(shí)時實(shí)現(xiàn)3.8分段卷積(長序列卷積的計(jì)算)數(shù)字信號處理的優(yōu)勢是“實(shí)時實(shí)現(xiàn)”,即信號進(jìn)來后,經(jīng)處理后馬上輸出出去。然而:?關(guān)鍵是將分段和卷積將分成段,每段長?Overlap—addmethod疊接相加法Overlap—savemethod疊接舍去法自己看書及使用MATLAB文件來掌握另外:較短(FIR:長度在20~50之間,IIR:盡管無限長,但有限長度要小于50),可能很長,也不適宜直接卷積。633.10.2用FFT進(jìn)行信號譜分析

DFT是連續(xù)傅里葉變換的近似

分析連續(xù)時間信號的頻譜,即求其傅里葉變換:

借助計(jì)算機(jī)分析其頻譜時,需要在時域和頻域離散化,即對xa(t)的取樣序列求DFT

,這時,求出的X(k)是否能代表原信號的頻譜?精度如何保證?64用DFT計(jì)算信號頻譜原理6566N點(diǎn)

DFT67時域頻域(1)取樣(離散化)→周期化(2)截?。ㄓ邢揲L)↓

→波皺↓

取樣←↓

(3)周期化

可見,DFT是對連續(xù)傅里葉變換的近似,誤差主要由取樣引起的頻譜混疊及信號截取引起的頻譜波皺所造成。(1)時域取樣間隔(T)應(yīng)足夠??;(2)頻域取樣間隔(F)應(yīng)足夠??;(3)截取長度(T0)應(yīng)足夠大?!郉FT的點(diǎn)數(shù)應(yīng)足夠大?;虿扇〖訖?quán)技術(shù)以提高近似程度。為提高近似精度:實(shí)際中,采用DFT進(jìn)行數(shù)字頻譜分析時,需要考慮的主要參數(shù)有采樣頻率和DFT點(diǎn)數(shù)N。

一般根據(jù)采樣定理來選擇,即;N一般由頻率分辨率F來確定,即。上面兩個參數(shù)確定后,進(jìn)而得到信號的記錄長度。69譜分析的參數(shù)選擇原則

(1)fc:已知信號最高頻率定義如下參數(shù):(2)fs:取樣頻率fs≥2fc(4)F:譜分辨率,指頻域取樣中兩相鄰點(diǎn)的頻率間隔(3)T:取樣周期(5)tp:信號的最小記錄長度(6)N:一個記錄長度中的取樣點(diǎn)數(shù)DFT的譜線間隔等于,所以,等效的頻率分辨率為

71譜分析參數(shù)間的關(guān)系參數(shù)間的關(guān)系:fs≥2fc分析:

(1)如果保持取樣點(diǎn)數(shù)N不變,要提高譜的分辨率,必須降低取樣頻率,取樣頻率的降低會引起譜分析范圍減少。(2)如維持fs不變,為提高譜的分辨率可以增加取樣點(diǎn)數(shù)N。72tp和N可按照下式選擇:≥

總之,為了提高譜分辨率,同時又照顧到譜分析范圍不減少,必須增長記錄時間,增加取樣點(diǎn)數(shù)。應(yīng)當(dāng)注意,這種提高譜分辨率的條件是時域取樣必須滿足取樣定理,甚至選取樣速率fs為信號最高頻率fc的3-5倍更好。利用DFT計(jì)算模擬信號時可能出現(xiàn)的問題1、頻域的混迭失真及參數(shù)的選擇2、截?cái)嘈?yīng)3、柵欄效應(yīng)1、頻域的混迭失真及參數(shù)的選擇1)根據(jù)采樣定理,只有當(dāng)采樣頻率fS大于信號的最高頻率fh兩倍時,才能避免頻域混迭。即fS>2fh。也就是抽樣間隔為T滿足T=1/fS<1/2fh。實(shí)際信號的持續(xù)時間都是有限的,從理論上來說,其頻譜寬度是無限的,在工程上總是對信號先進(jìn)行低通濾波——預(yù)濾波或抗混迭濾波,限制高于的頻率分量出現(xiàn)。2)DFT得到的頻率函數(shù)也是離散的,其頻域抽樣間隔為F0,即頻率分辨力,T0=1/F0為最短信號記錄長度。為了對全部信號進(jìn)行采樣,必須使抽樣點(diǎn)數(shù)N滿足條件2、截?cái)嘈?yīng)

在實(shí)際中遇到的序列x(n),其長度往往是很長,甚至是無限長的,用DFT對其進(jìn)行譜分析時,必須將它截?cái)酁殚L度為N的有限長序列,即根據(jù)頻率卷積定理,有

式中,

其中部分稱為主瓣。假設(shè),則|RN(ejω)||X(ejω)||Y(ejω)|ωωω2π/N-2π/Nπ/4-π/40(a)RN(ejω)的幅頻曲線(b)X(ejω)的幅頻曲線(c)Y(ejω)的幅頻曲線

序列截?cái)嗪蟮念l譜與原序列頻譜有著明顯的差別,這種差別對譜分析帶來兩方面的影響:1)頻譜泄露原序列x(n)的頻譜是離散譜線,經(jīng)截?cái)嗪笫姑扛V線都帶上一個辛格譜,就好象使譜線向兩邊延伸,通常將這種因時域上的截?cái)鄬?dǎo)致頻譜展寬稱之為“泄露”,顯然泄露使頻譜變得模糊,分辨率降低。2)譜間干擾因截?cái)嗍乖谥髯V線兩邊形成許多旁瓣,引起不同分量間的干擾,稱之為譜間干擾,這不僅影響頻譜分辨率,嚴(yán)重時強(qiáng)信號的旁瓣可能湮滅弱信號的主譜線,或者將強(qiáng)信號譜的旁瓣誤認(rèn)為是另一信號的譜線,從而形成假信號,使譜分析產(chǎn)生較大的偏差。

截?cái)嘈?yīng)是無法完全消除的,只能根據(jù)要求折衷選擇有關(guān)參量。首先可以取更長的數(shù)據(jù),也就是使截?cái)啻凹訉?,?dāng)然數(shù)據(jù)太長也必然會導(dǎo)致存儲量和運(yùn)算量增加,其次數(shù)據(jù)不要突然截?cái)?,也就是不要加矩形窗,而是緩慢截?cái)?,即加各種緩變的窗(如三角窗、升余弦窗等),使得窗譜的旁瓣能量更小,卷積后造成的泄露減小。3、柵欄效應(yīng)

N點(diǎn)DFT是在頻率區(qū)間[0,2π]上對信號的頻譜進(jìn)行N點(diǎn)等間隔采樣,得到的是若干個離散點(diǎn)X(k),且它們只限制為基頻F0的整數(shù)倍,這就好象在柵欄的一邊通過縫隙看另一邊的景象,只能在離散點(diǎn)的地方看到真實(shí)的景象,其余部分頻譜成分被遮擋,所以稱為柵欄效應(yīng)。

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