2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
Пусть требуется вычислить ДПФ (12.1) при N = 2v, где v > 0 — целое. Если N 2v, то последовательность x(n) дополняется в конце нулевыми элементами так, чтобы длина результирующей последовательности была степенью 2.
Исходную N-точечную последовательность
х(n) = хv(n), где v = log2N, n = 0, ...., N – 1,
разобьем на две (N/2)-точечные последовательности xv—1,0(n) и xv—1,1(n), состоящие соответственно из четных и нечетных членов х(n Т), т. е.
(4)
При этом N-точечное ДПФ (12.1) можно записать в виде
. (5)
Учитывая, что , получаем
, (6)
где и— -точечные ДПФ соответственно последовательностейи:
.
Преобразование Xv(k) должно быть определено для N точек
(k = 0, 1, ..., N – 1), а последовательности иопределяются только дляточек (k = 0, 1, ..., – 1), поэтому доопределим (12.6) для значений k = ,+1, ..., N – 1. Учитывая, что ипериодические функции с периодом, можно записать
(7)
так как WN = ;
Формулы (12.6) и (7) дают алгоритм вычисления N-точечной ДПФ через -точечные ДПФ, который можно представить направленным графом, имеющим вид «бабочки» – рис. 1.
-
.
Рис. 1. Направленный граф «бабочка»
Выходные числа X и Y графа на рис. 1 получаются из входных чисел A и B по правилам
(8)
В качестве примера граф на рис. 1 представляет операции (6) и (7). Аналогично можно выразить -точечные ДПФ
и
через - точечные ДПФ:
(8а)
и
(8б)
где Xv–2,0(k) и Xv–2,1(k) – соответственно -точечные ДПФ четных
хv–2,0(n) и нечетных хv–2,1(n) членов последовательности
хv–1,0(n), а Xv–2,2(k) и Xv–2,3(k) – соответственно -точечные ДПФ четных хv–2,2(n) и нечетных хv–2,3(n) членов
последовательности хv–1,1(n).
Процесс уменьшения размера ДПФ в два раза продолжается до тех пор, пока на v-м шаге (v = log2N, где N – исходный размер ДПФ) не окажутся только 2-точечные ДПФ Ф(k), k = 0, 1, для двухточечных последовательностей (n), n = 0, 1, определяемые из соотношений
(9)
Теперь, используя алгоритм, представленный графом «бабочка» строим алгоритм 8-точечного БПФ – рис. 2.
Рис. 2. а). 8-точечное БПФ с прореживанием по времени
Вначале построим исходный массив, который состоит из элементов последовательности х(n), n = 0, 1, …, 7. На входах первого графа «бабочка» первой ступени помещаются числа х(0) и х(4), на входах второго графа «бабочка» — числа х(2) и х(6), на входах третьей «бабочки» — х(1) и х(5) и на входах четвертой «бабочки» — х(3) и х(7).
Рис. 2, б). Двоичная инверсия
Если последовательность х(n) записывается в массив ячеек памяти, то удобно разместить элементы х(n) в следующем порядке: и х(5) х(0), х(4), х(2), х(6), х(1), х(5), х(3), х(7) – рис. 2, б). Эта последовательность X0(k) получается из исходной последовательности х(n) путем двоичной инверсией номеров. Число х(n) с номером в двоичном представлении 4(10)=1002 запоминается в ячейке с номером 001(2)=1(10), а число х(3), где 3(10) = 011(2), запоминается в ячейке с номером 110(2) = 6(10) и т.д. Начальная ступень преобразования X0(k), k = 0, 1, …,7, получается просто прореживанием исходной временной последовательности n = 0, 1, …, 7
,
где – двоично-инверсное представление номера n.
Входные числа «бабочек» X0(k) получаются из х(n) в соответствии с двоичной инверсией номеров, т.е. число х(n) с двоичным представлением номера n является входным числом X0(k) «бабочки» с номером k, равным инверсному двоичному представлению номера n.
На выходах N/2 = 4 «бабочек» m = 1-й ступени образовываются значения X2(k), являющиеся входными числами «бабочек» m = 2-й ступени. На выходах последней значения выходной последовательности X3(k) = X(k), k = 0 … 7. Выходная последовательность X(k), k = 0, 1, ..., 7, получается в естественном порядке следования.
Алгоритм БПФ можно выполнять, путем замещения массивов памяти. Входная последовательность X0(k) «бабочек» размещается в массиве из 2v ячеек памяти, после вычисления выходов «бабочек» входные элементы становятся ненужными и в указанные ячейки памяти могут быть записаны вычисленные выходные числа. На следующем этапе вновь вычисленные значения выходов «бабочек» записываются в ячейки массива вместо использованных входных чисел, и в конце вычислений во входном массиве окажутся записанными значения X(k) в естественном порядке, т.е. значения ДПФ при k = 0, 1, 2, …, N – 1.
- Конспект лекций по цос
- Частотная область
- Реальные сигналы
- Ширина полосы
- Дискретизация
- Период дискретизации и время дискретизации
- Непериодические мгновенные значения
- Периодическая дискретизация
- Дискретизация с очень высокой частотой
- Дискретизация с частотой Найквиста
- Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- Спектры реальных сигналов
- Ограничение спектра
- Формирование цифрового сигнала
- Дискретизация
- Квантование
- Точность
- Ошибка квантования
- Уменьшение ошибок квантования
- Дополнительная информация
- Практически используемые ацп
- Ацп с последовательным приближением
- Двунаклонные ацп
- Сглаживание на выходе
- Коммерческие ацп и цап
- Функциональные блоки платы dsk
- Выводы по лекциям
- Лекция 2.
- 1. Числовые последовательности
- 2. Представление числовых последовательносте
- Представление чисел
- Кодирование чисел
- Ошибки квантования
- Дискретные линейные системы
- 1. Общие сведения
- 2. Линейные системы с постоянными параметрами
- 3. Физическая реализуемость
- Из (2.1) получаем
- Лекция 3
- 1. Частотные характеристики
- 2. Частотные характеристики систем первого порядка
- 3. Частотные характеристики систем второго порядка
- Лекция 4
- 1. Дискретный ряд Фурье
- 2. Единицы измерения частоты
- 4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- Примеры z-преобразований на основании (16):
- Бесконечная дискретная последовательность
- 5. Соотношение между z–преобразованием и
- 6. Обратное z-преобразование
- 1. Дискретное преобразование Фурье
- Определим набор коэффициентов дпф
- 2. Свойства дпф
- 3. Свойства симметрии
- 3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- Импульсная характеристика
- 2. Линейная свертка конечных последовательностей
- 3. Секционированные свертки
- 1. Уравнения цифровых фильтров
- 2. Структурные схемы цифровых фильтров
- 1. Цифровые фильтры
- Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- !. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- 1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- 6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- Быстрое преобразование фурье
- 1. Основы алгоритмов бпф
- 2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- 3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- 4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- 12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра