Двоичная инверсия входной последовательности для
Номер | Двоичное представление | Двоичная инверсия | Двоично-инверсный десятичный номер |
0 1 2 3 4 5 6 7 | 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 | 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 | 0 4 2 6 1 5 3 7 |
Для осуществления двоичной инверсии входной последовательности, очевидно, необходим соответствующий алгоритм и программа.
5. Еще одна особенность алгоритма БПФ заключается в том, что на всех этапах преобразования используются коэффициенты Существует несколько способов получения этих коэффициентов. Простейший из них – составление таблицы, к которой можно обращаться в процессе счета. Недостатком этого метода является то, что для хранения этих коэффициентов необходима дополнительная память примерно из ячеек, так что при больших значениях имеющийся объем памяти может оказаться недостаточным. Второй способ состоит в непосредственном вычислении коэффициентов с использованием стандартных подпрограмм расчета синуса и косинуса. Однако это связано с большими затратами времени, так как вычисление синуса и косинуса – достаточно продолжительная процедура.
Вычисление коэффициентов по мере необходимости экономит память, но менее эффективно с точки зрения быстродействия. Более высокой эффективности можно достичь при применении рекуррентной формулы. Поскольку необходимые коэффициенты имеют вид некоторой степени WN, т. е. , где q зависит от самого алгоритма, так и от конкретного этапа, то в том случае, когда коэффициенты требуются в естественном порядке, можно использовать формулу
(1.164)
для получения l-го коэффициента по (l – 1)-ому.
Следует отметить, что в алгоритмах, где требуются коэффициенты в двоично-инверсном порядке, такой подход оказывается не очень хорошим. При цифровой реализации алгоритма, когда используется арифметика с конечной точностью, ошибка вычислений по формуле (1.164) будет увеличиваться с каждой итерацией. Но ее можно уменьшить, присваивая коэффициентам в определенные моменты точные значения (например, ).
Прежде чем перейти к рассмотрению второго алгоритма БПФ заметим, что при использовании алгоритмов БПФ число операций (комплексного умножения и сложения) близко к вместо Оценим выигрыш в числе арифметических операций при вычислении N-точечного ДПФ с помощью рассмотренного алгоритма БПФ с основанием 2. Как было видно, алгоритм вычисляется за этапов, где Количество базовых операций на каждом i-м этапе равно Для выполнения базовой операции требуется два сложения и одно умножение – всего три арифметических операции. Следовательно, для выполнения базовых операций на каждом этапе необходимо а на всех m этапах – арифметических операций с комплексными числами.
В символике 0 порядок вычислительной сложности БПФ оцениваются как 0 в то время как при прямом вычислении ДПФ он равен 0(N2).
Наглядное представление о получаемом выигрыше в объеме вычислений можно получить из таблицы 1.8.
Таблица 1.8
Оценка выигрыша в количестве операций
N | Оценка вычислительной сложности | Оценка выигрыша | |
Прямое вычисление ДПФ – | Вычисление с помощью БПФ | ||
8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 | 64 256 1024 4096 16 384 65 536 262 144 1 048 576 4 194 304 | 24 64 160 384 896 2048 4096 10 240 22 528 | 2,7 4,0 6,4 10,7 18,3 32,0 56,9 102,4 186,2 |
Если то объем вычислений сокращается приблизительно на два порядка, что позволяет выполнять обработку сигналов, включающую вычисление ДПФ в тех случаях, когда до появления БПФ оно считалось неосуществимым.
Как видно из таблицы, алгоритмы БПФ позволяют уменьшить число операций в раз, где m – степень 2
- 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.