离散傅里叶变换及其快速算法.doc

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1、精品文档,仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除第五章 离散傅里叶变换及其快速算法1 离散傅里叶变换(DFT)的推导(1) 时域抽样:目的:解决信号的离散化问题。效果:连续信号离散化使得信号的频谱被周期延拓。(2) 时域截断:原因:工程上无法处理时间无限信号。方法:通过窗函数(一般用矩形窗)对信号进行逐段截取。结果:时域乘以矩形脉冲信号,频域相当于和抽样函数卷积。(3) 时域周期延拓:目的:要使频率离散,就要使时域变成周期信号。方法:周期延拓中的搬移通过与的卷积来实现。表示:延拓后的波形在数学上可表示为原始波形与冲激串序列的卷积。结果:周期延拓后的周期函数具有离散谱。(4) 经抽样、截断和延拓

2、后,信号时域和频域都是离散、周期的。过程见图1。图1 DFT推导过程示意图(5) 处理后信号的连续时间傅里叶变换:(i) 是离散函数,仅在离散频率点处存在冲激,强度为,其余各点为0。(ii) 是周期函数,周期为,每个周期内有个不同的幅值。(iii) 时域的离散时间间隔(或周期)与频域的周期(或离散间隔)互为倒数。2 DFT及IDFT的定义(1) DFT定义:设是连续函数的个抽样值,这N个点的宽度为N的DFT为:(2) IDFT定义:设是连续频率函数的个抽样值, 这N个点的宽度为N的IDFT为:(3) 称为N点DFT的变换核函数,称为N点IDFT的变换核函数。它们互为共轭。(4) 同样的信号,宽

3、度不同的DFT会有不同的结果。DFT正逆变换的对应关系是唯一的,或者说它们是互逆的。(5) 引入(i) 用途:(a) 正逆变换的核函数分别可以表示为和。(b) 核函数的正交性可以表示为:(c) DFT可以表示为:(d) IDFT可以表示为:(ii) 性质:周期性和对称性:3 离散谱的性质(1) 离散谱定义:称为离散序列的DFT离散谱,简称离散谱。(2) 性质:(i) 周期性:序列的N点的DFT离散谱是周期为N的序列。(ii) 共扼对称性:如果为实序列,则其N点的DFT关于原点和N/2都具有共轭对称性。即;(iii) 幅度对称性:如果为实序列,则其N点的DFT关于原点和N/2都具有幅度对称性。即

4、;(3) 改写:(i) 简记为(ii) 简记为(iii) DFT对简记为:或4 DFT总结(1) DFT的定义是针对任意的离散序列中的有限个离散抽样的,它并不要求该序列具有周期性。(2) 由DFT求出的离散谱是离散的周期函数,周期为、离散间隔为。离散谱关于变元k的周期为N。(3) 如果称离散谱经过IDFT所得到的序列为重建信号,则重建信号是离散的周期函数,周期为(对应离散谱的离散间隔的倒数)、离散间隔为(对应离散谱周期的倒数)。(4) 经IDFT重建信号的基频就是频域的离散间隔,或时域周期的倒数,为。(5) 实序列的离散谱关于原点和(如果N是偶数)是共轭对称和幅度对称的。因此,真正有用的频谱信

5、息可以从0范围获得,从低频到高频。(6) 在时域和频域范围内的N点分别是各自的主值区间或主值周期。5 DFT性质(1) 线性性:对任意常数 (),有(2) 奇偶虚实性:(i) DFT的反褶、平移:先把有限长序列周期延拓,再作相应反褶或平移,最后取主值区间的序列作为最终结果。(ii) DFT有如下的奇偶虚实特性:奇奇;偶偶;实偶实偶;实奇虚奇;实 (实偶) + j(实奇);实 (实偶)EXP(实奇)。(3) 反褶和共轭性:时域频域反褶反褶共轭共轭反褶共轭反褶共轭(4) 对偶性:(i) 把离散谱序列当成时域序列进行DFT,结果是原时域序列反褶的N倍;(ii) 如果原序列具有偶对称性,则DFT结果是

6、原时域序列的N倍。(5) 时移性:。序列的时移不影响DFT离散谱的幅度。(6) 频移性:(7) 时域离散圆卷积定理:(i) 圆卷积:周期均为N的序列与之间的圆卷积为仍是n的序列,周期为N。(ii) 非周期序列之间只可能存在线卷积,不存在圆卷积;周期序列之间存在圆卷积,但不存在线卷积。(8) 频域离散圆卷积定理:(9) 时域离散圆相关定理:周期为N的序列和的圆相关:是n的序列,周期为N。(10) 。其中表示按k进行DFT运算。(11) 帕斯瓦尔定理:6 快速傅里叶变换FFT(1) FFT不是一种新的变换,而是DFT的快速算法。(2) 直接DFT计算的复杂度:计算DFT需要:次复数乘法;次复数加法

7、。(3) FFT算法推导:(i) 第L次迭代中对偶结点值的计算公式为:,是循环控制变量。(ii) 对偶结点的关系如图2所示:图2 FFT中对偶结点关系图(iii) 旋转因子:被称为旋转因子,可预先算好并保存。(iv) 整序:经过r次迭代后,得到结果,实际结果应是,所以流程的最后一步是按下标的正常二进制顺序对结果进行整序。(4) FFT算法特点:()(i) 共需次迭代;(ii) 第次迭代对偶结点的偶距为,因此一组结点覆盖的序号个数是。(iii) 第次迭代结点的组数为。(iv) 可以预先计算好,而且的变化范围是。(5) FFT算法流程:()(i) 初始化:;(ii) 第次迭代:(a) 下标控制变量

8、初始化;(b) “结点对”的个数初始化; 按对偶结点对的计算公式进行置位运算,得到和的值; 跳过已经计算过的结点(即上面所对应的那些结点):; 如果,转到b)继续计算下一组结点;否则结束本次迭代。(iii) 当次迭代全部完成后,对结果按下标二进制位进行整序,从而得到结果。(6) FFT算法复杂度分析:(,预先算好)(i) 一个对偶结点对的计算需要2次复数加法和1次复数乘法(ii) 对任一次迭代,共有N/2对结点,因此共需N次复数加法和N /2次复数乘法(iii) 次迭代的总计算量为:复数加法次数,复数乘法次数为(iv) 算法复杂度为IDFT同样可用FFT实现,算法复杂度也是。【精品文档】第 4 页

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