Быстрое преобразование Фурье Введение. Представление сигналов с помощью гармонических функций В качестве примера рассмотрим представление сигнала типа.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция 12 Быстрое преобразование Фурье Нахождение спектральных составляющих дискретного комплексного сигнала непосредственно по формуле ДПФ требует комплексных.
Advertisements

Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) относится к классу основных преобразований при цифровой обработке сигналов.
Презентация по ТЭЦ Презентация по ТЭЦ. Элементы Фурье-оптики Математическое содержание метода Фурье сводится к представлению произвольных функций в виде.
Лекция 8 План лекции 8 Контрольные вопросы Теорема отсчетов Дискретное преобразование Фурье Спектральная плотность мощности Дополнение последовательности.
Фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ) Введение.
Дискретное преобразование Фурье Мультимедиа технологии.
Математические основы цифровой обработки сигнала.
Лекция 7 План лекции 7 Усреднение периодических функций Теорема Парсеваля Интегральное преобразование Фурье Свойства преобразования Фурье Связь между интегралом.
1 Тема 4 Спектральное представление сигналов Спек 4 тральная (частотная) форма представления сигналов использует разложение сигнальных функций на периодические.
Сигнал это физический процесс, предназначенный для передачи информации. Информация - сведения о поведении интересующего нас явления, события или объекта.
Лекция 4 Спектральные характеристики непериодических сигналов Если функция, отображающая реальный сигнал, абсолютно интегрируема, то ее спектральная плотность.
Лекция 4 План лекции 4 Теория дискретных линейных систем Разностные уравнения Z-преобразование и его свойства Представление ЛПП-систем в Z-области.
Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Преобразование Фурье где : Дискретный сигнал бесконечной длительности ; Спектр дискретного сигнала – непрерывная.
Лекция 7 Динамические характеристики измерительных систем Импульсной характеристикой стационарной измерительной системы, описываемой оператором, называют.
Инвариантность изображений в задачах оптической обработки информации Мельков Алексей Евгеньевич.
5. Спектральный метод анализа электрических цепей.
НЕКОТОРЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА Дельта-функция Дельта функция это функция, удовлетворяющая следующим условиям.
Ряд Фурье и интеграл Фурье Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Лекция 5 План лекции 5 Z-преобразование и его свойства Представление ЛПП-систем в Z-области Соединение ЛПП-систем Рекурсивные и нерекурсивные фильтры определение.
DSP Лекция 2 Digital Signal Processing. DSP Дискретные сигналы и системы Классификация сигналов и системКлассификация сигналов и систем Дискретные сигналы.
Транксрипт:

Быстрое преобразование Фурье Введение

Представление сигналов с помощью гармонических функций В качестве примера рассмотрим представление сигнала типа «меандр» с помощью набора гармонических функций:

Представление сигналов с помощью гармонических функций Программа в среде MathLab, реализующая данную функцию:

Представление сигналов с помощью гармонических функций Результат синтеза:

Виды преобразования Фурье Если сигнал является непрерывным во времени и непериодическим – для его анализа в частотной области используется преобразование Фурье (FT). Для непрерывных во времени и периодических сигналов применяется последовательность Фурье (FS). Если сигнал дискретный во времени и непериодический – для его анализа применяется дискретное во времени преобразование Фурье (DTFT). Дискретные во времени и периодические сигналы анализируются с помощью дискретного преобразования Фурье (DFT). Только дискретное преобразование Фурье является физически реализуемым аппаратными средствами.

Прямое преобразование Фурье Прямое дискретное преобразование Фурье позволяет получить для цифрового сигнала x(n), период которого задан N точками, N значений спектральной характеристики, расположенных равномерно в полосе от 0 до f S с шагом 2π/N или f S /N. Математическая запись преобразования Фурье: Сигнал x(n) определен только в диапазоне от 0 до N-1.

Прямое преобразование Фурье Для двух крайних точек в спектре сигнала X(0) и X(N/2) легко определить их значения: и В обобщенном виде формула для прямого ДПФ записывается:

Прямое преобразование Фурье Базовая комплексная функция или коэффициент преобразования Фурье записывается следующим образом:

Прямое преобразование Фурье Если n=N, то значение коэффициента преобразования Фурье будет равно: Если n=N/2, то значение коэффициента преобразования Фурье будет равно: Коэффициенты преобразования Фурье обладают свойством симметрии и периодичности.

Прямое преобразование Фурье Свойство симметрии: Свойство периодичности:

Обратное преобразование Фурье Обратное преобразование Фурье позволяет восстановить сигнал x(n) во временной области по его спектру X(k). Математическая запись обратного преобразования Фурье следующая:

Коэффициенты преобразования Фурье в полярной системе координат Комплексные коэффициенты могут быть представлены в полярной системе координат: Амплитудно-частотная характеристика: Фазочастотная характеристика:

Свойства преобразования Фурье Свойство линейности: для двух сигналов во временной области x(n) и y(n), имеющих одинаковую длину n, истинным является где a и b – любые постоянные коэффициенты Любой сложный входной сигнал можно разложить на простые составляющие и определить их спектр. Результирующий спектр определяется как сумма всех простых составляющих.

Свойства преобразования Фурье Свойство комплексной сопряженности: для сигнала во временной области {x(n), 0 < n < N-1}, представленного действительными отсчетами, истинным является X(-k) = X * (k) = X(N-k), 0 < k < N-1 или в другом виде X(M+k) = X * (M-k), 0 < k < M, где X * (k) – комплексно-сопряженное значение X(k); M = N/2, если N – четное число; M = (N-1)/2 – если N – нечетное число. Данное свойство говорит о том, что для определения всех спектральных составляющих сигнала достаточно определить только (M+1) его компонентов

Свойства преобразования Фурье Свойство комплексной сопряженности означает, что действительные и мнимые части числа связаны между собой следующей зависимостью: Re[X(k)] = Re[X(N-k)] и Im[X(k)] = -Im[X(N-k)] где k = 1, 2, …, M-1 Эта же зависимость, представленная в полярной системе координат:

Свойства преобразования Фурье Графически это выглядит следующим образом:

Свойства преобразования Фурье Свойство периодичности: результатом прямого и обратного преобразования Фурье является периодический сигнал с периодом повторения, равным N: X(k) = X(k + N) для всех k, и x(n) = x(n + N) для всех n. Таким образом, сигналы x(n) и X(k) описывают только один период последовательности.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Применение алгоритма БПФ позволяет существенно снизить количество выполняемых операций при вычислении спектра сигнала. Если для сигнала, состоящего из N отсчетов, вычисление ДПФ требует выполнения N 2 операций умножения, то для этого же сигнала, при использовании БПФ, понадобиться только Nlog 2 N операций. Алгоритм БПФ основан на свойствах симметричности коэффициентов преобразования Фурье (некоторые коэффициенты равны 0 или 1):

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Шаг 1. Прореживание (децимация) входного сигнала. - исходный сигнал, состоящий из N отсчетов, разбивается на две последовательности, состоящие из N/2 отсчетов (четные и нечетные) x 1 (m) = x(2m) и x 2 (m) = x(2m + 1) для m = 0, 1,…, (N/2-1) Спектр исходного сигнала определяется как сумма спектров этих двух последовательностей:

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Перезапишем коэффициент преобразования Фурье в другом виде: Тогда уравнение спектра исходного сигнала можно изменить:

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Учитывая свойства периодичности и симметрии можно записать уравнение спектра в несколько ином виде: ={ где X 1 (k)=DFT[x 1 (m)] и X 2 (k)=DFT[x 2 (m)] по N/2 - точкам

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Графическое представление такого разложения для сигнала, содержащего 8 отсчетов, показано на рисунке: для такой структуры нужно выполнить только (N 2 +N)/2 операций умножения.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Такой способ организации вычислений носит название «бабочки» и изображается в упрощенном виде: Одно такое звено выполняет одну операцию комплексного умножения на коэффициент Фурье, одну операцию сложения и одну операцию вычитания. Если количество отсчетов в сигнале N кратно степени числа 2, то исходную последовательность можно прореживать до тех пор, пока последний каскад будет обрабатывать два однобитных числа.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Пример дальнейшего разложения исходной 8- точечной последовательности:

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Самый первый каскад, обрабатывающий только два отсчета, выполняет только две операции – сложение и вычитание, т.к. коэффициент преобразования Фурье для него всегда равен 1: Другими словами, т.к.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Для быстрой сортировки исходного массива перед применением БПФ во всех сигнальных процессорах применяется бит-реверсная адресация. Пример ее использования для сортировки массива из 8 отсчетов:

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Пример программы, анализирующей спектр сигналов с помощью БПФ

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Результат работы программы: