数字信号处理讲义--第9章 离散傅里叶变换计算

数字信号处理讲义--第9章 离散傅里叶变换计算

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1、第9章离散傅里叶变换的计算教学目的1.了解直接计算DFT与序列长度N的关系,理解开发高效算法的的意义;2.理解高效算法的原理与实现方法,掌握按时间和按频率抽取的FFT算法原理和实现;3.掌握卷积实现DFT的方法;4.掌握复合数N的FFT算法;5.了解离散傅丽叶变换中有限寄存器长度的影响。教学重点与难点重点:本章是本课程的另一个重中这重。1.高效算法的原理与实现方法,掌握按时间和按频率抽取的FFT算法原理和实现;2.卷积实现DFT的方法.;3.离散傅丽叶变换中有限寄存器长度的影响。难点:1.掌握按时间和按频率抽取的FFT算法原理和实现;2.卷积实现DFT的方法。9.0引言离散傅里

2、叶变换(DFT)有一种快速算法,我们平常称为快速傅里叶变换(FFT)。由于有限长序列在其频域也可离散化为有限长序列(DFT),因此离散傅里叶变换(DFT)在数字信号处理中是非常有用的。例如,在信号的频谱分析、系统的分析、设计和实现中都会用到DFT的计算。但是,在相当长的时间里,由于DFT的计算量太大,即使采用计算机也很难对问题进行实时处理,所以并没有得到真正的运用。直到1965年首次发现了DFT运算的一种快速算法以后,情况才发生了根本的变化。人们开始认识到DFT运算的一些内在规律,从而很快地发展和完善了一套高速有效的运算方法,这就是现在人们普遍称之为快速傅里叶变换(FFT)的算

3、法。FFT出现后使DFT的运算大大简化,运算时间一般可缩短一二个数量级之多,从而使DFT的运算在实际中真正得到了广泛的应用。9.1离散傅里叶变换的高效计算9.1.1直接计算DFT的运算量问题设x(n)为N点有限长序列,其DFT为k=0,1,…,N-1(9-1)反变换(IDFT)为n=0,1,…,N-1(9-2)二者的差别只在于WN的指数符号不同,以及差一个常数乘因子1/N,所以IDFT与DFT具有相同的运算工作量。下面我们只讨论DFT的运算量。一般来说,x(n)和WNnk都是复数,X(k)也是复数,因此每计算一个X(k)值,需要N次复数乘法和N-1次复数加法。而X(k)一共有

4、N个点(k从0取到N-1),所以完成整个DFT运算总共需要N2次复数乘法及N(N-1)次复数加法。在这些运算中乘法运算要比加法运算复杂,需要的运算时间也多一些。因为复数运算实际上是由实数运算来完成的,这时DFT运算式可写成由此可见,一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法;一次复数加法需二次实数加法。因而每运算一个X(k)需4N次实数乘法和2N+2(N-1)=2(2N-1)次实数加法。所以,整个DFT运算总共需要4N2次实数乘法和2N(2N-1)次实数加法。当然,上述统计与实际需要的运算次数稍有出入,因为某些WNnk可能是1或j,就不必相乘了,例如W0N=1,WNN/2=-1

5、,WNN/4=-j等就不需乘法。但是为了便于和其他运算方法作比较,一般都不考虑这些特殊情况,而是把WNnk都看成复数,当N很大时,这种特例的影响很小。从上面的统计可以看到,直接计算DFT,乘法次数和加法次数都是和N2成正比的,当N很大时,运算量是很可观的,有时是无法忍受的。例9-1根据式(9-1),对一幅N×N点的二维图像进行DFT变换,如用每秒可做10万次复数乘法的计算机,当N=1024时,问需要多少时间(不考虑加法运算时间)?解直接计算DFT所需复乘次数为(N2)2≈1012次,因此用每秒可做10万次复数乘法的计算机,则需要近3000小时。这对实时性很强的信号处理来说,要

6、么提高计算速度,而这样,对计算速度的要求太高了。另外,只能通过改进对DFT的计算方法,以大大减少运算次数。9.1.2改善途径能否减少运算量,从而缩短计算时间呢?仔细观察DFT的运算就可看出,利用系数WNnk的以下固有特性,就可减少运算量:(1)WNnk的对称性2)WNnk的周期性(3)WNnk的可约性另外这样,利用这些特性,使DFT运算中有些项可以合并,并能使DFT分解为更少点数的DFT运算。而前面已经说到,DFT的运算量是与N2成正比的,所以N越小越有利,因而小点数序列的DFT比大点数序列的DFT的运算量要小。快速傅里叶变换算法正是基于这样的基本思想而发展起来的。它的算

7、法形式有很多种,但基本上可以分成两大类,即按时间抽取(DecimationinTime,缩写为DIT)法和按频率抽取(DecimationinFrequency,缩写为DIF)法。9.2按时间抽取(DIT)的FFT算法9.2.1算法原理设序列x(n)长度为N,且满足N=2M,M为正整数。按n的奇偶把x(n)分解为两个N/2点的子序列:(9-4)则可将DFT化为由于,故上式可表示成(9-5)式中,X1(k)与X2(k)分别是x1(r)及x2(r)的N/2点DFT:(9-6)(9-7)

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