FFT算法介绍.ppt
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1、本章内容:介绍傅里叶变换的一些快速算法快速算法的思想 根据原是变换定义的运算规律,及其中某些算子的特殊性,找出减少乘法和加法运算次数的有效途径,实现原始变换的各种高效算法。本讲学习目标本讲学习目标了解直接计算N点DFT的运算量了解减少运算量的基本途径理解按时间抽取的基-2FFT算法的算法原理、运算流图、所需计算量和算法特点了解按时间抽取的基-2FFT算法的编程思想本章作业练习本章作业练习 P127: 4.14.24.44.5第四章第四章 快速傅里叶变换快速傅里叶变换FFT: Fast Fourier Transform1965年,Cooley, Tukey机器计算傅里叶级数的一种算法4.2 基
2、-2FFT算法4.2.1直接计算DFT的特点及减少运算量的基本途径10: ( ) ( )( )( )NnkNNnDFTX kDFT x nx n WRk10:1 ( )( )( )( )NnkNNkIDFTx nIDFT X kX k WRnN( )Nx n点有限长序列1. DFT的运算量及特点的运算量及特点运算量运算量复数乘法复数加法一个X(k)NN 1N个X(k)(N点DFT)N 2N (N 1)实数乘法实数加法一次复乘42一次复加2一个X (k)4N2N+2 (N 1)=2 (2N 1)N个X (k)(N点DFT)4N 22N (2N 1)10( )NnkNnx n Wajbcjdacb
3、dj adcbnkNW 的特性*()() ()nknkN n kn N kNNNNWWWW对称性()() nkN n kn N kNNNWWW周期性 nkmnkNmNWW可约性/nknk mNN mWW0/2(/2) 11Nk NkNNNNWWWW 特殊点:2jnknkNNWeNknkNNWWnNnkNNWW2jmnkmNe221NjjNee FFT算法分类:时间抽选法DIT: Decimation-In-Time频率抽选法DIF: Decimation-In-FrequencyDFFFTDFTDFTDFTT 利用系数的特性,合并运算中的某些项, 把长序列短序列,从而算法的基本思想:减少其运算
4、量。4.2.2、时间抽取法基、时间抽取法基-2FFT算法基本思想算法基本思想 (基(基-2 Decimation-In-Time FFT)1、算法原理设序列点数 N = 2M,M 为整数。 若不满足,则补零 12221xrx rxrxr0,1,.,/2 1rN将序列x(n)按n的奇偶分成两组:N为2的整数幂的FFT算法称基-2FFT算法。n为偶数时: n为奇数时:则x(n)的DFT: 111000NNNnknknkNNNnnnX kx n Wx n Wx n Wn为偶数n为奇数/2 1/2 121200221NNrkrkNNrrxr WxrW /2 1/2 1221200NNrkrkkNNNr
5、rx rWWxrW /2 1/2 11/22/200NNrkkrkNNNrrx r WWxr W 12kNXkW Xk,0,1,./2 1r kN 其中,2.2.两点结论: (1) (1) X X (k),X(k),X (k)(k)均为N/2N/2点的DFTDFT。 (2) X(k)=X(2) X(k)=X (k)+W(k)+W X X (k)(k)只能确定出 X(k)X(k)的k= k= 个;即前一半的结果。1 21 2kN10102210101122222222) 12()()()2()()(NNNNNNNNrrkrrkrrkrrkWrxWrxkXWrxWrxkX1, 1 , 02 N 同
6、理, 这就是说,X1(k),X2(k)的后一半,分别 等于其前一半的值。3.X(k)3.X(k)的后一半的确定的后一半的确定rkkrNNNWW222)()()()()2(1101)(101122222kXWrxWrxkNXNNNNNrrkkrr由于 (周期性)(周期性), ,所以:)()2(22kXkNX 可可见,X(k)X(k)的后一半,也完全由X X1 1(k)(k), X X2 2 (k)(k)的前一半所确定。 * N点的DFT可由两个N/2点的DFT来计算。kNkNNkNWWWWNN22)()2()2()2(212NkXWNkXNkXNkN1, 1 , 0 ),()(221NkNkkX
7、WkX又由于 , ,所以实现上式运算的流图称作蝶形运算 前一半4.4.蝶形运算蝶形运算 后一半(N/2个蝶形)(前一半)(后一半)1 1 11-1-1)()()()()()(2121kXWkXkXkXWkXkXkNkN)1,()1, 1 ,0(22 N Nk kk kN NN N)()()(21kXWkXkXkN)()()2(21kXWkXkNXkN)(1kX)(2kXkNW由X1(k)、X 2(k)表示X(k)的运算是一种特殊的运算-碟形运算图4.2.1 蝶形运算符号 CABA BCA BC x1 1(0)=(0)=x(0) (0) x1(1)=(1)=x(2) (2) N/2N/2点点 x
8、1(2)=(2)=x(4) DFT (4) DFT x1(3)=(3)=x(6) (6) x2(0)=(0)=x(1) (1) x2(1)=(1)=x(3) (3) N/2N/2点点 x2(2)=(2)=x(5) (5) DFT DFT x2(3)=(3)=x(7)(7) X X1(0)(0)X X1(1)(1)X X1(2)(2)X X1(3)(3)X X2(0)(0)X X2(1)(1)X X2(2)(2)X X2(3)(3)WN2WN1WN0WN3-1-1-1-1X(0)X(0)X(1)X(1)X(2)X(2)X(3)X(3)X(4)X(4)X(5)X(5)X(6)X(6)X(7)X(7
9、)5.5.对X X1 1 (k)(k)和X X2 2 (k)(k)进行蝶形运算,前半部为 X(0)- X(3),X(0)- X(3),后半部分为X(4)- X(7)X(4)- X(7) 整个过程如下图所示:6. N/2分解后的运算量:分解后的运算量:复数乘法复数加法一个N / 2点DFT(N / 2)2N / 2 (N / 2 1)两个N / 2点DFTN 2 / 2N (N / 2 1)一个蝶形12N / 2个蝶形N / 2N总计22/2/2/2NNN2/2 1/2N NNN运算量减少了近一半 由于N=2N=2 M , ,所以 N/2N/2仍为偶数,可以进 一步把每个N/2N/2点的序列再按
10、其奇偶部分 分解为两个N/4N/4的子序列。例如,n为偶数时的 N/2N/2点分解为:( (二二) N/4) N/4点点DFTDFT1, 1 , 0),()2(431Nlxlx1, 1 , 0),() 12(441Nlxlx进行N/4N/4点的DFTDFT,得到klNllkNllkNllkNlWlxWlxkXWlxWlxkXNNNN) 12(2/1014/104422/1014/1033) 12()()()2()()(4444( (偶中偶) )( (偶中奇) )13/2413/24( )( )( )()( )( )4kNkNX kXkWXkNX kXkWXk0,1,.,14Nk 25/2625
11、/26( )( )( )()( )( )4kNkNXkXkWXkNXkXkWXk0,1,.,14Nk 同理可将奇数序号组成的N/2点序列进行分解得:其中:552( )( )(2 )XkDFT x lDFT xl662( )( )(21)XkDFT x lDFT xl0,1,.,/4 1lN2/2kkNNWW统一系数:X2的偶数序列X2的偶数序列这样逐级分解,直到2点DFT当N = 8时,即分解到X3(k),X4(k),X5(k),X6(k),k = 0, 10003322301033223(0)(0)(1)(0)(4)(1)(0)(1)(0)(4)NNXxWW xxW xXxWW xxW x/
12、4 1133/43/400( )( )( )NlklkNNllXkx l Wx l W0,1k 0004422401044224(0)(0)(1)(2)(6)(1)(0)(1)(2)(6)NNXxWW xxW xXxWW xxW x/4 1144/44/400( )( )( )NlklkNNllXkx l Wx l W0,1k 不再做DFT (0) (4) (2) (6) (1) (5) (3) (7)WN0WN0WN0W0N-1-1-1-1X (0)X (1)X (0)X (1)X (0)X (1)X (0)X (1)33445566WN0WN2WN0WN2-1-1-1-1X (0)X (1
13、)X (2)X (3)X (0)X (1)X (2)X (3)11121222WWWWN0N1N2N3-1-1-1-1X(0)X(1)X(2)X(3)X(4)X(5)X(6)X(7)xxxxxxxx因此,8点DFT的FFT的运算流图如下4.2.3 基2DIT-FFT算法与直接DFT运算量的比较当N = 2M时,共有M级蝶形,每级N / 2个蝶形,每个蝶形有1次复数乘法,2次复数加法。2(2)log22MNNCMN复数乘法:2(2)logACNMNN复数加法:222()2(2)()loglog2MMCDFTNNNCFFTNN与DFT 比较10221048576204.8lN=21og512002
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- FFT 算法 介绍
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