Разделы презентаций


Графическая иллюстрация свойств дискретного преобразования Фурье

Содержание

Получим дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для этого вектора, что символически выражается следующим образом. Компоненты вектора X вычисляются с помощью следующей суммы(2) Эта сумма называется прямое ДПФ.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Лекция 7





Графическая иллюстрация свойств дискретного преобразование Фурье.
Для

примера, рассмотрим вектор x, компоненты которого убывают по экспоненциальному закону.

(1)


Совокупность компонент вектора, часто будем называть числовой последовательностью. Пусть период числовой последовательности равен N =32 , а коэффициент в экспоненте a = 0.1. График этой последовательности показан на рисунке. На горизонтальной оси отложены номера компонент.

Лекция 7Графическая иллюстрация свойств дискретного преобразование Фурье.   Для примера, рассмотрим вектор x, компоненты которого убывают

Слайд 3 Получим дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для этого вектора,

что символически выражается следующим образом.

Компоненты вектора X

вычисляются с помощью следующей суммы


(2)

Эта сумма называется прямое ДПФ.

Получим дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для этого вектора, что символически выражается следующим образом.

Слайд 4 Последовательность , является, вообще

говоря, последовательностью комплексных чисел. Поэтому интересно построить графики для модуля

и аргумента компонент вектора X .



(3)

В формуле (3) первое соотношение является аналогом АЧХ, а второе аналогом ФЧХ. В нашем примере графики амплитуды и аргумента показаны на рисунках.

Последовательность    , является, вообще говоря, последовательностью комплексных чисел. Поэтому интересно построить

Слайд 7 Если ДПФ (2) рассматривать для любых значений

индекса k, то обнаруживаются интересные свойства ДПФ.
Во-первых, легко показать, что

компоненты ДПФ и равны друг другу.


(4)

На рисунке показана эта ситуация.

Если ДПФ (2) рассматривать для любых значений индекса k, то обнаруживаются интересные свойства ДПФ.Во-первых,

Слайд 9 На этом рисунке можно увидеть еще одно

свойство. График АЧХ симметричен относительно 17-ого элемента. В общем случае

такая симметрия имеет место относительно компоненты с номером


(5)

если N - четное число (в нашем случае это 32), если N - нечетное число, то такого элемента не существует.

Во-вторых, последовательность ДПФ является периодической последовательностью, с периодом равным числу N .


(6)

! Доказать самостоятельно свойство (6).

На этом рисунке можно увидеть еще одно свойство. График АЧХ симметричен относительно 17-ого элемента.

Слайд 12 Теперь обратимся к свойствам ДПФ, рассмотренным на предыдущей

лекции.
1. Свойства симметрии. Если вещественный вектор x с периодом

N имеет в качестве ДПФ вектор X , то выполняются следующие условия симметрии.


(7)

Теперь обратимся к свойствам ДПФ, рассмотренным на предыдущей лекции. 1. Свойства симметрии. Если вещественный вектор

Слайд 13 Для нашего примера N = 32 , это

для модуля и аргумента будет означать следующее.

(8)
Это же можно

увидеть на следующих рисунках.
Для нашего примера N = 32 , это для модуля и аргумента будет означать следующее.(8)

Слайд 162. Линейность. Линейной комбинации векторов соответствует линейная комбинация ДПФ.

(9)


В качестве первой последовательности возьмем последовательность, рассмотренную выше

(1). Вторую последовательность определим в виде единичной ступеньки.


(10)

2. Линейность. Линейной комбинации векторов  соответствует линейная комбинация ДПФ.(9)   В качестве первой последовательности возьмем

Слайд 233. Циклический сдвиг влево на m позиций. Циклическому сдвигу влево

на m позиций компонент вектора-сигнала, соответствует умножение компонент вектора-сигнала на

фазовый множитель.


(11)

Следствие. Инвариантность амплитудного спектра относительно циклических сдвигов. При любом циклическом сдвиге амплитуда компонентов ДПФ не меняется.


3. Циклический сдвиг влево на m позиций. Циклическому сдвигу влево на m позиций компонент вектора-сигнала, соответствует умножение

Слайд 24 Рассмотрим для примера, последовательность, рассмотренную выше (1)

у которой компоненты убывают по экспоненциальному закону. Возьмем период равный

N = 32 и осуществим сдвиг влево на три позиции m = 3 .

Результат показан на следующих трех рисунках.

Рассмотрим для примера, последовательность, рассмотренную выше (1) у которой компоненты убывают по экспоненциальному закону.

Слайд 28 Определение. Под сверткой двух векторов

и с периодом N , будем понимать вектор с периодом 2N вдвое большим. Компоненты вектора-сверки определяются следующими формулами.





(13)

Здесь предполагается, что компоненты векторов a и b равны нулю для следующих значений индексов.


(12)

Определение. Под сверткой двух векторов

Слайд 29Обратим внимание на следующие свойства свертки.

Первое, если периоды векторов

a и b одинаковые и равны N , то период

свертки будет в два раза больше 2N . На рисунках рассматриваются вектора с периодом N = 4 .


Второе, как легко показать из формул (12), (13) последняя компонента свертки всегда равна нулю.

(14)

! Доказать самостоятельно свойство (14)

Обратим внимание на следующие свойства свертки. Первое, если периоды векторов a и b одинаковые и равны N

Слайд 33



Третье, если периоды векторов a и b разные и равны

и , то период

свертки будет равен . В этом случае в формуле свертки (12) в качестве периода N надо взять максимальный из двух периодов. На рисунках рассматриваются вектора с периодами и .
Третье, если периоды векторов a и b разные и равны    и

Слайд 37Свойство ДПФ свертки векторов. Вектор являющийся сверткой двух других векторов

имеет ДПФ равный произведению ДПФ исходных векторов.

(28)
Важное замечание!! В

этом свойстве векторы a и b дополняются нулями, чтобы они имели период 2N .


(29)

Свойство ДПФ свертки векторов. Вектор являющийся сверткой двух других векторов имеет ДПФ равный произведению ДПФ исходных векторов.(28)

Слайд 38 Поэтому ДПФ (2) для всех трех векторов a,

b, c строится не по периоду N , а по

периоду 2N .


(30)

Возьмем два вектора с периодом N = 16 . Пусть первый вектор имеет компоненты, убывающие по экспоненциальному закону.


(31)

Поэтому ДПФ (2) для всех трех векторов a, b, c строится не по периоду N

Слайд 39 Пусть компоненты второго вектора имеют вид единичной ступеньки.

(32)


Эти два вектора дополняем нулями до векторов с

периодом 2N = 32 . На рисунках показаны эти векторы и вектор свертки.
Пусть компоненты второго вектора имеют вид единичной ступеньки.(32)   Эти два вектора дополняем нулями

Слайд 47Дискретное преобразование Фурье и пакет MATLAB
В пакете MATLAB

имеются средства для вычисления дискретного преобразования Фурье. Преобразование ДПФ, например,

выполняет функция fft(x) . Вызов этой функции осуществляется следующим образом.

X = fft(x);

Дискретное преобразование Фурье и пакет MATLAB  В пакете MATLAB имеются средства для вычисления дискретного преобразования Фурье.

Слайд 48 Обратное дискретное преобразование Фурье ОДПФ, выполняет функция ifft(X)

. Вызов этой функции осуществляется следующим образом.
x = ifft(X);

При использовании ДПФ в пакете MATLAB надо обратить внимание на следующее обстоятельство. Указанные функции производят вычисления по формулам, которые немного отличаются от классических формул (33).


(33)

Обратное дискретное преобразование Фурье ОДПФ, выполняет функция ifft(X) . Вызов этой функции осуществляется следующим образом.x

Слайд 49 Эти формулы в пакете MATLAB выглядят следующим образом.

(34)


Отличие этих формул связано с тем, что нумерация

компонентов векторов в пакете MATLAB начинается с единицы, а не с нуля. Этот момент надо учитывать при программировании. Так, например, свертку в пакете MATLAB надо вычислять следующим образом.


Эти формулы в пакете MATLAB выглядят следующим образом.(34)   Отличие этих формул связано с

Слайд 50Дискретное преобразование Фурье и спектр сигналов
До сих

пор дискретное преобразование Фурье рассматривалось формально как некоторое линейное преобразование

компонент векторов любой природы. Теперь настало время выяснить, какую роль играет дискретное преобразование Фурье в спектральном описании сигналов.
Начнем с дискретного сигнала. Как мы знаем, спектр дискретного сигнала выражается формулой.


(35)

Дискретное преобразование Фурье и спектр сигналов   До сих пор дискретное преобразование Фурье рассматривалось формально как

Слайд 51 Здесь F - частота Найквиста, а

отсчеты дискретного сигнала. Предположим, что дискретный сигнал определен конечным

набором отсчетов.



Другими словами для n < 0 или для n > N – 1 можно считать . Поэтому ряд (35) заменяется конечной суммой.



(36)

Здесь F - частота Найквиста, а    отсчеты дискретного сигнала. Предположим, что дискретный

Слайд 52 Спектр дискретного сигнала (36) является непрерывной периодической функцией

с периодом 2F . На периоде [0, 2F] выберем N

дискретных значений частоты f. Эти значения определим следующим образом.


(37)

В формуле (37) величина Δf называется шагом частотной дискретизации. Подставим дискретные значения частоты (37) в формулу спектра (36). В результате получим.


(38)

Спектр дискретного сигнала (36) является непрерывной периодической функцией с периодом 2F . На периоде [0,

Слайд 53 Мы видим, что сумма, стоящая в формуле (38)

является ДПФ для последовательности .


(39)
Сравнивая формулы (38)

и (39) получаем соотношение.


(40)

Мы видим, что сумма, стоящая в формуле (38) является ДПФ для последовательности   .(39)

Слайд 54 Таким образом, дискретный спектр

дискретного сигнала

выражается через ДПФ от дискретного сигнала по формуле (40). Если ввести векторы дискретного сигнала и его дискретного спектра с периодом N .


то связь (40) можно изобразить в виде.


(41)




Таким образом, дискретный спектр

Слайд 55 Поэтому можно сказать, что дискретное преобразование Фурье

является по сути дела, дискретным спектром дискретного сигнала.

Теперь рассмотрим, как связано дискретное преобразование Фурье со спектром непрерывных сигналов. Спектр непрерывного сигнала определяется преобразованием Фурье.


(44)

Поэтому можно сказать, что дискретное преобразование Фурье является по сути дела, дискретным спектром дискретного

Слайд 56 Если преобразование Фурье сводится к аналитическим выражениям, то

задача нахождения спектра сигнала решается просто. Чаще всего этого сделать

невозможно, поэтому приходится вычислять интеграл Фурье численными методами. Рассмотрим финитный сигнал s( t ). Выберем симметричный временной интервал t ∈ [ -T/2, T/2 ] такой, чтобы вне этого интервала сигнал равнялся нулю s( t ) = 0.
Если преобразование Фурье сводится к аналитическим выражениям, то задача нахождения спектра сигнала решается просто. Чаще

Слайд 58 Тогда спектр S( f ) такого сигнала будет

равен интегралу с конечными пределами.

(45)
Этот интеграл можно

вычислить разными численными методами с большей или меньшей точностью. Мы выберем метод прямоугольников. Проведем дискретизацию сигнала с шагом дискретизации


Тогда спектр S( f ) такого сигнала будет равен интегралу с конечными пределами.(45)  Этот

Слайд 59 где N для удобства четное число. Отсчеты

сигнала берем в

дискретные моменты времени



В методе прямоугольников интеграл (45) заменяем следующей суммой


(46)

где N для удобства четное число. Отсчеты сигнала

Слайд 60Выразим шаг дискретизации через частоту Найквиста

Тогда формула (46) примет вид

(47)

Выразим шаг дискретизации через частоту НайквистаТогда формула (46) примет вид(47)

Слайд 61 Сравним формулу (47) с выражением (36) для спектра

дискретного сигнала. Мы видим, что формулы очень похожи.

Отличие в способе нумерации отсчетов дискретного сигнала. В формуле (36) отсчеты нумеруются следующим образом.


(48)

В формуле (47) нумерация другая.


(49)

Сравним формулу (47) с выражением (36) для спектра дискретного сигнала. Мы видим, что формулы очень

Слайд 62 Это связано с тем, что в интеграле (45)

мы рассматриваем непрерывный сигнал для положительных и отрицательных моментов времени.


Обычно нас интересует спектр, как для положительных значений частоты f > 0 ,так и для отрицательных значений частоты f < 0. Поэтому, определим дискретные значения частоты следующим образом


(50)

Это связано с тем, что в интеграле (45) мы рассматриваем непрерывный сигнал для положительных и

Слайд 63 Подставляем дискретные частоты (50) в формулу (47) и

получаем

(51)
Рассмотрим для примера, непрерывный сигнал заданный

нечетной функцией (смотри лабораторную работу 1)


(52)

Подставляем дискретные частоты (50) в формулу (47) и получаем(51)   Рассмотрим для примера, непрерывный

Слайд 64 Пусть несущая частота в этом импульсе равна Гц,

а длительность импульса равна соответственно a = 0.2 с. График этого сигнала

показан на рисунке.
Пусть несущая частота в этом импульсе равна Гц, а длительность импульса равна соответственно a = 0.2 с.

Слайд 65 Интервал интегрирования пусть будет равен T = 0.4

. Число интервалов пусть будет равно N = 32. Интервал дискретизации будет

тогда равен Δt = 0.0125 .

Частота Найквиста в этом случае равна F = 40 Гц.

Интервал интегрирования пусть будет равен T = 0.4 . Число интервалов пусть будет равно N = 32.

Слайд 68 Изменим нумерацию компонент дискретного сигнала , чтобы это

было похоже на последовательность, для которой можно найти ДПФ.

(53)
Для

последовательности найдем ДПФ.


(54)


Изменим нумерацию компонент дискретного сигнала , чтобы это было похоже на последовательность, для которой можно

Слайд 69 Вместо спектра заданного формулой (51) рассмотрим спектр, полученный

с помощью ДПФ (54)

(55)
Построим график спектра (55).

На следующих рисунках показаны графики АЧХ и ФЧХ, построенные по формулам (54), (55).
Вместо спектра заданного формулой (51) рассмотрим спектр, полученный с помощью ДПФ (54)(55)  Построим график

Слайд 72 Простой анализ показывает, что связь между компонентами

дискретного спектра (51) непрерывного сигнала и ДПФ (54) осуществляется простыми

формулами


(56)

! Доказать самостоятельно первую формулу (56).

Простой анализ показывает, что связь между компонентами дискретного спектра (51) непрерывного сигнала и ДПФ

Слайд 73Быстрое преобразование Фурье (БПФ)
Для быстрой спектральной обработки сигналов,

надо иметь алгоритмы быстрого вычисления дискретного преобразования Фурье. Здесь мы

рассмотрим один из таких алгоритмов.

Запишем ДПФ в следующем виде:


(57)

Быстрое преобразование Фурье (БПФ)  Для быстрой спектральной обработки сигналов, надо иметь алгоритмы быстрого вычисления дискретного преобразования

Слайд 74 В этом алгоритме важным моментом является число членов

N суммы (57). Рассмотрим ДПФ размерности

. Введем обозначение:



(58)

Тогда ДПФ примет вид.


(59)

В этом алгоритме важным моментом является число членов N суммы (57). Рассмотрим ДПФ размерности

Слайд 75 Для вычисления каждого коэффициента y(k) , как легко

видеть, требуется около комплексных сложений с

умножениями. Итого, для реализации (59) требуется около комплексных сложений с умножениями.



Введем вектор


(60)

который является вектором четных отсчетов вектора X.

Для вычисления каждого коэффициента y(k) , как легко видеть, требуется около

Слайд 76Введем вектор:

(61)
который является вектором нечетных отсчетов вектора X. Учтем

следующее соотношение

(62)

Введем вектор:(61) который является вектором нечетных отсчетов вектора X. Учтем следующее соотношение(62)

Слайд 77 Далее разобьем сумму (59) на два слагаемых с

четными и нечетными членами. При этом учтем формулы (60), (61),

(62).


(63)

Две суммы в (63) обозначим следующим образом.


(64)

Далее разобьем сумму (59) на два слагаемых с четными и нечетными членами. При этом учтем

Слайд 78 Сравнивая соотношения (64) с формулой (59), мы видим,

что первая формула (64) – это ДПФ вектора

размерности . Вторая формула (64) – это ДПФ вектора размерности .



Учитывая (64) формулу (63) можно переписать в следующем виде.


(65)

Далее можно показать, что имеют место следующие соотношения.

Сравнивая соотношения (64) с формулой (59), мы видим, что первая формула (64) – это ДПФ

Слайд 79
(66)
! Доказать самостоятельно соотношения (66).
Сделаем в (65)

замену

и воспользуемся свойствами (66). В результате получим



(67)

(66) ! Доказать самостоятельно соотношения (66).  Сделаем в (65) замену

Слайд 80Объединим формулы (65), (67)

(68)
Подведем некоторый итог. При

помощи уравнений (68) мы выразили коэффициенты ДПФ размерности



(69)

Объединим формулы (65), (67)(68)   Подведем некоторый итог. При помощи уравнений (68) мы выразили коэффициенты ДПФ

Слайд 81через коэффициенты ДПФ размерности .


(70)


Таким образом, вычисление - точечного

ДПФ можно осуществить, выполнив предварительно два - точечных ДПФ.
Вычисление спектров и размерности требует около комплексных умножений в каждом случае, всего комплексных умножений. Еще умножений требуется выполнить далее при дальнейшей реализации уравнений (68).



через коэффициенты ДПФ размерности      .(70)   Таким образом, вычисление

Слайд 82 Итого, реализация ДПФ размерности

с использованием уравнений (68) потребует порядка

операций комплексного умножения. При непосредственном использовании соотношений (59) для реализации ДПФ той же размерности требуется операций умножения, т.е. примерно в два раза больше.
Другими словами на одном шаге использования уравнений (68) быстрота расчета возрастает примерно в два раза.
В рассмотренном случае, мы перешли от ДПФ размерности к двум ДПФ размерности . Теперь можно от ДПФ размерности перейти к двум ДПФ размерности , и т.д.



Итого, реализация ДПФ размерности     с использованием уравнений (68) потребует порядка

Слайд 83 В общем случае для ДПФ размерности

операция сведения к двум ДПФ меньшей размерности выполняется

n раз. Такая процедура называется быстрым преобразованием Фурье (БПФ).
Несложный анализ показывает, что в алгоритме БПФ имеется около комплексных умножений, вместо при непосредственной реализации ДПФ по формуле (59). Так, для размерности выигрыш в сокращении числа вычислительных операций – около 200 раз.





В общем случае для ДПФ размерности    операция сведения к двум ДПФ

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика