数字信号处理-快速傅里叶变换...ppt

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1、第四章快速傅立叶变换FastFourierTransform主要内容:第一节直接计算DFT的问题及改进途径第二节改善DFT运算效率的基本途径第三节按时间抽选的基2-FFT算法第四节按频率抽选的基2-FFT算法第一节直接计算DFT的问题及改进途径1、问题的提出设有限长序列x(n),非零值长度为N,若对x(n)进行一次DFT运算,共需多大的运算工作量?计算成本?计算速度?2.DFT的运算量回忆DFT和IDFT的变换式:1)x(n)为复数,也为复数。2)DFT与IDFT的计算量相当。注意:计算机运算时(编程实现):N次复乘,N-1次复加N个点以DFT为例:复数乘法复数加法一个X(k)NN–

2、1N个X(k)(N点DFT)N2N(N–1)实数乘法实数加法一次复乘42一次复加2一个X(k)4N2N+2(N–1)=2(2N–1)N个X(k)(N点DFT)4N22N(2N–1)运算量(a+jb)(c+jd)=(ac-bd)+j(bc+ad)例:计算一个N点DFT,共需N2次复乘。以做一次复乘1μs计,若N=4096,所需时间为例:石油勘探,有24个通道的记录,每通道波形记录长度为5秒,若每秒抽样500点/秒,1)每道总抽样点数:500*5=2500点2)24道总抽样点数:24*2500=6万点3)DFT复乘运算时间:N2=(60000)2=36*108次由于计算量大,且要求相当大

3、的内存,难以实现实时处理,限制了DFT的应用。长期以来,人们一直在寻求一种能提高DFT运算速度的方法。FFT便是Cooley&Tukey在1965年提出的的快速算法,它可以使运算速度提高几百倍,从而使数字信号处理学科成为一个新兴的应用学科。第二节改善DFT运算效率的基本途径1、利用DFT运算的系数的固有对称性和周期性,改善DFT的运算效率。1)对称性2)周期性3)可约性2、将长序列DFT利用对称性和周期性分解为短序列DFT的思路因为DFT的运算量与N2成正比的,如果一个大点数N的DFT能分解为若干小点数DFT的组合,则显然可以达到减少运算工作量的效果。N点DFTN/2点DFTN/2点

4、DFTN/4点DFTN/4点DFTN/4点DFTN/4点DFT…….复乘:FFT算法的基本思想:利用DFT系数的特性,合并DFT运算中的某些项把长序列DFT→短序列DFT,从而减少运算量。FFT算法分类:时间抽选法DIT:Decimation-In-Time频率抽选法DIF:Decimation-In-Frequency第三节按时间抽选的基2-FFT算法1、算法原理设输入序列长度为N=2M(M为正整数,将该序列按时间顺序的奇偶分解为越来越短的子序列,称为基2按时间抽取的FFT算法。也称为Coolkey-Tukey算法。其中基2表示:N=2M,M为整数.若不满足这个条件,可以人为地加上

5、若干零值(加零补长)使其达到N=2M。先将x(n)按n的奇偶分为两组,作变量置换:当n=偶数时,令n=2r;当n=奇数时,令n=2r+1;分组,变量置换2、算法步骤得到:带入DFT中所以由于?X1(k)、X2(k)只有N/2个点,以N/2为周期;而X(k)却有N个点,以N为周期。要用X1(k)、X2(k)表达全部的X(k)值,还必须利用WN系数的周期特性。后半部分前半部分又考虑到的对称性:有:后半部分前半部分蝶形运算流图符号说明:(1)左边两路为输入(2)右边两路为输出(3)中间以一个小圆表示加、减运算(右上路为相加输出、右下路为相减输出)1个蝶形运算需要1次复乘,2次复加复数乘法复

6、数加法一个N点DFTN2N(N–1)一个N/2点DFT(N/2)2N/2(N/2–1)两个N/2点DFTN2/2N(N/2–1)一个蝶形12N/2个蝶形N/2N总计N2/2+N/2≈N2/2N(N/2-1)+N≈N2/2运算量减少了近一半分解后的运算量:先将N=8点的DFT分解成2个4点DFT:可知:时域上:x(0),x(2),x(4),x(6)为偶子序列x(1),x(3),x(5),x(7)为奇子序列频域上:X(0)~X(3),由X(k)给出X(4)~X(7),由X(k+N/2)给出例子:求N=23=8点FFT变换 按N=8→N/2=4,做4点的DFT:N=8点的直接DFT的计算量

7、为:复乘:N2次=64次复加:N(N-1)次=8×7=56次此外,还有4个蝶形结,每个蝶形结需要1次复乘,2次复加。一共是:复乘4次,复加8次。得到X1(k)和X2(k)需要:复乘:(N/2)2+(N/2)2次=32次复加:N/2(N/2-1)+N/2(N/2-1)=12+12=24次用分解的方法得到X(k)需要:复乘:32+4=36次复加:24+8=32次N点DFT的一次时域抽取分解图(N=8)4点DFT4点DFTx(0)x(2)x(4)x(6)x(1)

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