Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
Принцип прореживания по времени наиболее удобно иллюстрируется в частном случае, когда N является целой степенью числа 2, т. е. В этом случае из исходной последовательности x(n), формируют две -точечные подпоследовательности и из четных и нечетных членов соответственно:
(1.155)
С учетом этого прямое ДПФ последовательности можно представить следующим образом:
С учетом того, что последнее выражение можно переписать в виде:
(1.156)
или
0 k N – 1, (1.157)
где и – -точечные ДПФ последовательностей и соответственно.
Поскольку определено для а и определены только для то необходимо доопределить полученное выражение для Для этой цели воспользуемся свойством периодичности ДПФ. Действительно, и – периодические функции переменной k с периодом Следовательно
(1.158)
(1.159)
Тогда
(1.160)
Так как то выражение (1.157) и (1.160) можно записать таким образом:
(1.161)
В этом случае для вычисления двух -точечных ДПФ требуется комплексных умножений и приблизительно столько же комплексных сложений. Затем два -точечных ДПФ должны быть объединены, что потребует комплексных умножений и комплексных сложений. Следовательно, для всех значений k требуется или комплексных умножений, что уже при меньше чем
Проиллюстрируем вычисление X(k) в соответствии с полученным выражением для Для этой цели используем направленные сигнальные графы следующего вида (рис. 1.23).
Рис. 1.23. Направленные сигнальные графы
При этом предполагается, что ветви, входящие в узел суммируются (вычитаются), причем верхний выход соответствует сумме, а нижний – разности. Стрелка обозначает операцию умножения на значение множителя, указанного под стрелкой; если множитель не указан – передача по ветви равна 1.
Из рисунка 1.24 видно, что вычисляются два четырехточечные ДПФ четных и нечетных значений входной последовательности. Затем получается путем умножения на и прибавления Значение получается умножением на и прибавления Значение получается умножением на и вычитания из
Аналогичным образом вычисляются и остальные значения.
Рис. 1.24. Вычисление ДПФ для N = 8 на основе двух 4-х точечных
Рассмотренная схема вычислений может быть использована для расчета -точечных ДПФ в соответствии с полученными формулами. В этом случае -точечные ДПФ могут быть представлены как комбинация двух -точечных ДПФ (рис. 1.25).
Рис. 1.25. Вычисление ДПФ для N = 8 на основе четырех 2-х точечных
Процесс уменьшения ДПФ от N до где N равно степени 2, может быть продолжен до тех пор, пока не останутся только двухточечные ДПФ. Двухточечное ДПФ в общем случае может быть вычислено без использования умножений по формулам.
(1.162)
Здесь – преобразуемая двухточечная последовательность. Поскольку и то для вычислений по данным формулам действительно не нужны операции умножения. Таким образом, восьмиточечное ДПФ в итоге сводится к алгоритму, описываемому следующим графом (рис. 1.26).
Рис. 1.26. Направленный граф алгоритма БПФ с прореживанием по времени для N=23
Из анализа графов видно, что на каждом этапе БПФ (т. е. при каждом сокращении размера ДПФ) необходимо выполнять комплексных умножений. Поскольку общее число этапов равно то число комплексных умножений, необходимых для нахождения N – точечного ДПФ, приблизительно равно Мы говорим приблизительно по той причине, что умножение на и в действительности сводится к сложению и вычитанию комплексных чисел.
Описанный алгоритм был назван алгоритмом с прореживанием по времени, поскольку на каждом этапе входная, т. е. временная последовательность разделяется на две обрабатываемые подпоследовательности меньшей длины, т. е. входная последовательность прореживается на каждом этапе.
Общими свойствами таких алгоритмов БПФ являются:
1. Этот алгоритм наиболее удобен, когда
2. Базовая операция алгоритма с прореживанием по времени (так называемая «бабочка») состоит в том, что два входных числа и объединяются для получения двух выходных чисел и следующим образом:
(1.163)
Направленный граф базовой операции выглядит следующим образом (рис. 1.27).
Рис. 1.27. Базовая операция алгоритма с прореживанием по времени
3. Каждый из этапов, как видно из рис. 1.26, содержит базовых операций. В случае, когда множитель – нетривиальный, для каждой базовой операции необходимо выполнять только одно умножение, поскольку величину можно вычислить и запомнить. Структура базовых операций такова, что для выполнения БПФ N – точечной последовательности, размещенной в памяти, достаточно иметь лишь одну дополнительную ячейку памяти. Результаты вычислений на всех промежуточных этапов БПФ можно размещать в те же ячейки памяти, где находились исходные данные. Поэтому для хранения входной и выходной последовательности можно использовать один и тот же массив ячеек памяти. Алгоритмы, у которых для размещения входной и выходной последовательностей используются одни и те же ячейки памяти, называются алгоритмами БПФ с замещением.
Проиллюстрируем алгоритм БПФ с основанием 2 несколько иначе. Все ДПФ являются двухточечными и не требуют операций умножения. Однако при объединении двух – точечных ДПФ в одно N – точечное приходится выполнять около умножений, причем все они используются только при объединении результатов ДПФ. Поскольку эти умножения используются во всех алгоритмах БПФ, соответствующие множители получили специальное название поворачивающих множителей (иногда их называют фазовыми множителями или множителями вращения).
4. Еще одной особенностью алгоритма данного типа является необходимость такой перестановки элементов входной последовательности чтобы выходная последовательность имела естественный (прямой) порядок расположения, т. е. В примере при для этого требовался следующий порядок размещения входной последовательности: и Оказывается, что если является степенью 2, то входная последовательность должна быть расположена в памяти в двоично-инверсном порядке для того, чтобы выходная последовательность получалась в прямом порядке. Двоично-инверсный порядок определяется следующим образом. Записываются порядковые номера элементов входной последовательности в двоичном коде, используя двоичных разрядов, причем а затем осуществляется их инверсия. Полученные при этом числа и будут номерами элементов входной последовательности. Для прямой и двоично-инверсный порядок отсчетов входной последовательности приведен в табл. 1.7.
Таблица 1.7
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.