Алгоритмы бпф с прореживанием по времени и по частоте
Быстрые алгоритмы БПФ являются “обратимыми”, т.е. вычисления по графу БПФ (см., например, рис. 3.1) могут выполняться как “слева направо”, так и “справа налево”.
В первом случае алгоритм БПФ основан на “бабочке” вида:
(3.11)
и называется алгоритмом с прореживанием по времени (алгоритм Кули- Тьюки) [21,25].
Во втором случае (при вычислении по графу “справа налево”) алгоритм БПФ производится на основе бабочки вида:
(3.12)
и называется алгоритмом БПФ с прореживанием по частоте (алгоритмом Сэнди-Тьюки). Такие алгоритмы были впервые опубликованы в середине 60-х годов [21,25].
Графы подобных базовых операций приведены на рис. 3.2, а) и б) соответственно.
а)
б)
Рис. 3.2. Графы базовых операций БПФ с прореживанием по времени (а) и по частоте (б)
Заметим, что для алгоритма БПФ с прореживанием по частоте не выполняется двоично-инверсная перестановка элементов вектора X перед первой итерацией, но зато необходимо переставлять элементы векторов результата по закону двоичной инверсии.
Алгоритм БПФ по основанию r (N = rm, r3)
До сих пор мы рассматривали БПФ только для случая, когда N = 2m . На практике, однако, достаточно часто возникает необходимость вычисления ДПФ при , где r отлично от 2 (например,N=125=53, N= 625=54; N=27 и т.д.).
Для таких случаев несколько позднее Сэнди и Радемахором были разработаны алгоритмы БПФ, основу которых составляют базовые операции “бабочка” следующего вида для алгоритмов с прореживанием по времени:
(3.13)
и для алгоритмов с прореживанием по частоте соответственно:
(3.14)
а)
Рис. 3.3. Графы базовых опeраций БПФ по основанию r
Остановимся на правилах перестановки элементов в таком случае. На входе выполняется перестановка по закону r - ичной инверсии, т.е. на входе элементы вектора X объединяются в подвектора из r - элементов, причём шаг выборок составит:
С помощью системы рекуррентных соотношений, подобных выражению (3.9), алгоритм БПФ для N=rM с прореживанием по времени можно описать
следующим образом [6,15]:
(3.15)
где - матрица ДЭФ порядкаr (т.е. ДПФ для вектора N сводится к ряду ДПФ размера r над блоками), k=(n)mod l, n текущий индекс элемента вектора (),,
, ,,
Граф БПФ для N=9 имеет вид, представленный на рис.3.4
Рис.3.4. Граф БПФ
- Цифровая обработка сигналов методы предварительной обработки
- Санкт-Петербург
- Содержание
- Введение
- 1. Основные понятия цифровой обработки сигналов
- Понятие о первичной и вторичной обработке сигналов
- Основные требования к системам цос
- Основные типы алгоритмов цифровой обработки сигналов
- 1.4. Линейные и нелинейные преобразования
- 1.5. Переход от непрерывных сигналов к дискретным
- 1.6. Циклическая свертка и корреляция
- 1.7. Апериодическая свертка и корреляция
- 1.8. Двумерная апериодическая свертка и корреляция
- 1.9. Контрольные вопросы и задания.
- 2. Дискретные ортогональные преобразования
- 2.1. Введение в теорию ортогональных преобразований
- 2.2. Интегральное преобразование Фурье
- 2.3. Интегральное преобразование Хартли
- 2.4. Дискретное преобразование Фурье
- 2.5. Дискретное преобразование Хартли
- 2.6. Двумерные дискретные преобразования Фурье и Хартли
- 2.7. Ортогональные преобразования в диадных базисах
- 2.8. Понятие о Wavelet-преобразованиях. Преобразование Хаара
- Задачи цос, решаемые методами дискретных ортогональных преобразований
- 2.9. Контрольные вопросы и задания
- 3. Быстрые алгоритмы ортогональных преобразований
- 3.1. Вычислительная сложность дпф и способы её сокращения
- 3.2. Запись алгоритма бпф в векторно-матричной форме
- 3.3. Представление алгоритма бпф в виде рекурсивных соотношений
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени и по частоте
- 3.6. Вычислительная сложность алгоритмов бпф
- 3.7. Выполнение бпф для случаев
- 3.8. Быстрое преобразование Хартли
- 3.9. Быстрое преобразование Адамара
- 3.10. Контрольные вопросы и задания
- 4. Линейная фильтрация сигналов во временной и частотной областях
- 4.1. Метод накопления
- Не рекурсивные и рекурсивные фильтры
- 4.3. Выбор метода вычисления свертки / корреляции
- 4.4. Выполнение фильтрации в частотной области
- 4.5. Адаптивные фильтры
- 4.6. Оптимальный фильтр Винера
- 4.7. Методы обращения матриц
- 4.8. Контрольные вопросы и задания
- 5. Алгоритмы нелинейной обработки сигналов
- 5.1. Ранговая фильтрация
- 5.2. Взвешенная ранговая фильтрация
- 5.3. Скользящая эквализация гистограмм
- 5.4. Преобразование гистограмм распределения
- 5.5. Контрольные вопросы и задания
- Кафедра вычислительной техники