2.3. Интегральное преобразование Хартли
Для одномерного случая прямое преобразование Хартли может быть определено как [3]
(2.6)
и, соответственно, обратное преобра-зование Хартли
(2.7)
Сравним эти выражения с (2.4.) и (2.5), разложив ядро по формуле Эйлера на действительную и мнимую части (т.е. sin и cos компоненты):
(2.8)
Из анализа (2.6) - (2.8), можно сделать следующие выводы:
1) Преобразование Хартли является преобразованием с действительным ядром;
2) Прямое и обратное преобразование Хартли вычисляются идентично;
3) Квадрат модуля преобразования Фурье | F() |2 равен:
4) Действительная и мнимая компоненты преобразования Фурье могут быть вычислены на основе преобразования Хартли весьма простым образом:
(2.10)
(2.11)
5) Если f(x) - четная (т.е. f(-x)=f(x)), то:
, .
Основные свойства преобразования Хартли соответствуют преобразованию Фурье:
1) Инвариантность к сдвигу (модуль H2(ξ) + H2(ξ) - неизменен).
2) Так же, как и для преобразования Фурье, для преобразования Хартли справедливы следующие соотношения согласно теоремы масштабов:
3) Так же, как и для преобразования Фурье, для преобразования Хартли справедлива Теорема Парсеваля.
Отличие от Фурье - преобразования заключается в иной трактовке теоремы о свертке:
Если заданы функции f(x) иg(x), причемH(ξ) и- соответственно их cпектры Хартли:
,
,
то их свертка вычисляется следующим образом [3]:
1) вычисляются функции и;
2) формируется функция:
3) вычисляется преобразование Хартли от функции Ф(ξ).
Очевидно, что если функция g(x) - четная, то:
,
Если и функция f(x) - четная, то:
Преобразование Хартли требует вычислений примерно вдвое меньшей сложности (поскольку его ядро действительная функция) и в то же время от его результата достаточно просто перейти к результату, эквивалентному результату преобразования Фурье. Поэтому на практике преобразование Хартли используется вместо преобразования Фурье в различных задачах ЦОС как некоторое искусственное синтетическое преобразование меньшей сложности, но обеспечивающее получение требуемого результата.
- 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