FFT快速傅里葉變換(蝶形算法)詳解.ppt

第五章快速傅里葉變換 2 本章目錄 直接計算DFT的問題及改進(jìn)的途徑 按時間抽取的基2 FFT算法 按頻率抽取的基2 FFT算法 快速傅里葉逆變換 IFFT 算法 Matlab實現(xiàn) 3 5 1引言 DFT在實際應(yīng)用中很重要 可以計算信號的頻譜 功率譜和線性卷積等 直接按DFT變換進(jìn)行計算 當(dāng)序列長度N很大時 計算量非常大 所需時間會很長 FFT并不是一種與DFT不同的變換 而是DFT的一種快速計算的算法 4 5 2直接計算DFT的問題及改進(jìn)的途徑 DFT的運(yùn)算量 設(shè)復(fù)序列x n 長度為N點(diǎn) 其DFT為 k 0 N 1 1 計算一個X k 值的運(yùn)算量 復(fù)數(shù)乘法次數(shù) N 復(fù)數(shù)加法次數(shù) N 1 5 5 2 1DFT的運(yùn)算量 2 計算全部N個X k 值的運(yùn)算量 復(fù)數(shù)乘法次數(shù) N2 復(fù)數(shù)加法次數(shù) N N 1 3 對應(yīng)的實數(shù)運(yùn)算量 6 一次復(fù)數(shù)乘法 4次實數(shù)乘法 2次實數(shù)加法 一個X k 4N次實數(shù)乘法 2N 2 N 1 2 2N 1 次實數(shù)加法 所以 整個N點(diǎn)DFT運(yùn)算共需要 N 2 2N 1 2N 2N 1 實數(shù)乘法次數(shù) 4N2 實數(shù)加法次數(shù) 7 DFT運(yùn)算量的結(jié)論 N點(diǎn)DFT的復(fù)數(shù)乘法次數(shù)舉例 結(jié)論 當(dāng)N很大時 其運(yùn)算量很大 對實時性很強(qiáng)的信號處理來說 要求計算速度快 因此需要改進(jìn)DFT的計算方法 以大大減少運(yùn)算次數(shù) 8 5 2 2減少運(yùn)算工作量的途徑 主要原理是利用系數(shù)的以下特性對DFT進(jìn)行分解 1 對稱性 2 周期性 3 可約性 另外 9 5 3按時間抽取的基2 FFT算法 算法原理按時間抽取基 2FFT算法與直接計算DFT運(yùn)算量的比較按時間抽取的FFT算法的特點(diǎn)按時間抽取FFT算法的其它形式流程圖 10 5 3 1算法原理 設(shè)N 2L 將x n 按n的奇偶分為兩組 r 0 1 則 11 式中 X1 k 和X2 k 分別是x1 n 和x2 n 的N 2的DFT 另外 式中k的取值范圍是 0 1 N 2 1 12 因此 只能計算出X k 的前一半值 后一半X k 值 N 2 N 2 1 N 利用 可得到 同理可得 13 考慮到 因此可得后半部分X k 及前半部分X k k 0 1 N 2 1 k 0 1 N 2 1 14 蝶形運(yùn)算 蝶形運(yùn)算式 蝶形運(yùn)算信號流圖符號 因此 只要求出2個N 2點(diǎn)的DFT 即X1 k 和X2 k 再經(jīng)過蝶形運(yùn)算就可求出全部X k 的值 運(yùn)算量大大減少 15 以8點(diǎn)為例第一次按奇偶分解 以N 8為例 分解為2個4點(diǎn)的DFT 然后做8 2 4次蝶形運(yùn)算即可求出所有8點(diǎn)X k 的值 16 蝶形運(yùn)算量比較 復(fù)數(shù)乘法次數(shù) N2 復(fù)數(shù)加法次數(shù) N N 1 復(fù)數(shù)乘法次數(shù) 2 N 2 2 N 2 N2 2 N 2 復(fù)數(shù)加法次數(shù) 2 N 2 N 2 1 2 N 2 N2 2 N點(diǎn)DFT的運(yùn)算量 分解一次后所需的運(yùn)算量 2個N 2的DFT N 2蝶形 因此通過一次分解后 運(yùn)算工作量減少了差不多一半 17 進(jìn)一步按奇偶分解 由于N 2L 因而N 2仍是偶數(shù) 可以進(jìn)一步把每個N 2點(diǎn)子序列再按其奇偶部分分解為兩個N 4點(diǎn)的子序列 以N 2點(diǎn)序列x1 r 為例 則有 k 0 1 18 且 k 0 1 由此可見 一個N 2點(diǎn)DFT可分解成兩個N 4點(diǎn)DFT 同理 也可對x2 n 進(jìn)行同樣的分解 求出X2 k 19 以8點(diǎn)為例第二次按奇偶分解 20 算法原理 對此例N 8 最后剩下的是4個N 4 2點(diǎn)的DFT 2點(diǎn)DFT也可以由蝶形運(yùn)算來完成 以X3 k 為例 k 0 1 即 這說明 N 2M的DFT可全部由蝶形運(yùn)算來完成 21 以8點(diǎn)為例第三次按奇偶分解 N 8按時間抽取法FFT信號流圖 22 5 3 2按時間抽取基2 FFT算法與直接計算DFT運(yùn)算量的比較 由按時間抽取法FFT的信號流圖可知 當(dāng)N 2L時 共有級蝶形運(yùn)算 每級都由個蝶形運(yùn)算組成 而每個蝶形有次復(fù)乘 次復(fù)加 因此每級運(yùn)算都需次復(fù)乘和次復(fù)加 L N 2 N 2 1 2 N 23 這樣級運(yùn)算總共需要 L 復(fù)數(shù)乘法 復(fù)數(shù)加法 直接DFT算法運(yùn)算量 復(fù)數(shù)乘法 復(fù)數(shù)加法 N2 N N 1 直接計算DFT與FFT算法的計算量之比為M 24 FFT算法與直接DFT算法運(yùn)算量的比較 25 5 3 3按時間抽取的FFT算法的特點(diǎn) 序列的逆序排列同址運(yùn)算 原位運(yùn)算 蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離的確定 26 序列的逆序排列 由于x n 被反復(fù)地按奇 偶分組 所以流圖輸入端的排列不再是順序的 但仍有規(guī)律可循 因為N 2M 對于任意n 0 n N 1 可以用M個二進(jìn)制碼表示為 n反復(fù)按奇 偶分解時 即按二進(jìn)制碼的 0 1 分解 序列的逆序排列 27 倒位序的樹狀圖 N 8 28 碼位的倒位序 N 8 29 倒位序的變址處理 N 8 30 同址運(yùn)算 原位運(yùn)算 某一列任何兩個節(jié)點(diǎn)k和j的節(jié)點(diǎn)變量進(jìn)行蝶形運(yùn)算后 得到結(jié)果為下一列k j兩節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)變量 而和其他節(jié)點(diǎn)變量無關(guān) 這種原位運(yùn)算結(jié)構(gòu)可以節(jié)省存儲單元 降低設(shè)備成本 運(yùn)算前 運(yùn)算后 例 同址運(yùn)算 原位運(yùn)算 31 觀察原位運(yùn)算規(guī)律 32 蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離 以N 8為例 第一級蝶形 距離為 第二級蝶形 距離為 第三級蝶形 距離為 規(guī)律 對于共L級的蝶形而言 其m級蝶形運(yùn)算的節(jié)點(diǎn)間的距離為 1 2 4 蝶形運(yùn)算兩節(jié)點(diǎn)間的距離 33 的確定 以N 8為例 的確定 34 5 4按頻率抽取的基2 FFT算法 算法原理 再把輸出X k 按k的奇偶分組 先把輸入按n的順序分成前后兩半 設(shè)序列長度為N 2L L為整數(shù) 前半子序列x n 后半子序列 0 n 0 n 35 5 4 1算法原理 由DFT定義得 k 0 1 N 36 由于 所以 則 k 0 1 N 37 然后按k的奇偶可將X k 分為兩部分 r 0 1 則式 可轉(zhuǎn)化為 38 令 n 0 1 代入 r 0 1 可得 為2個N 2點(diǎn)的DFT 合起來正好是N點(diǎn)X k 的值 39 蝶形運(yùn)算 將 稱為蝶形運(yùn)算 與時間抽選基2FFT算法中的蝶形運(yùn)算符號略有不同 40 例按頻率抽取 N 8 例按頻率抽取 將N點(diǎn)DFT分解為兩個N 2點(diǎn)DFT的組合 N 8 41 與時間抽取法的推導(dǎo)過程一樣 由于N 2L N 2仍然是一個偶數(shù) 因而可以將每個N 2點(diǎn)DFT的輸出再分解為偶數(shù)組與奇數(shù)組 這就將N 2點(diǎn)DFT進(jìn)一步分解為兩個N 4點(diǎn)DFT N 8 42 5 4 2頻率抽取法與時間抽取法的異同 頻率抽取法輸入是自然順序 輸出是倒位序的 時間抽取法正好相反 頻率抽取法的基本蝶形與時間抽取法的基本蝶形有所不同 頻率抽取法運(yùn)算量與時間抽取法相同 頻率抽取法與時間抽取法的基本蝶形是互為轉(zhuǎn)置的 43 5 5快速傅里葉逆變換 IFFT 算法 IDFT公式 DFT公式 比較可以看出 IDFT多出 M個1 2可分解到M級蝶形運(yùn)算中 44 例頻率抽取IFFT流圖 N 8 45 快速傅里葉逆變換另一種算法 46 5 8Matlab實現(xiàn) 用FFT進(jìn)行譜分析的Matlab實現(xiàn)用CZT進(jìn)行譜分析的Matlab實現(xiàn) 在Matlab中使用的線性調(diào)頻z變換函數(shù)為czt 其調(diào)用格式為 X czt x M W A 其中 x是待變換的時域信號x n 其長度為N M是變換的長度 W確定變換的步長 A確定變換的起點(diǎn) 若M N A 1 則CZT變成DFT 47 5 8 1用FFT進(jìn)行譜分析的Matlab實現(xiàn) 例5 1設(shè)模擬信號 以t 0 01n n 0 N 1 進(jìn)行取樣 試用fft函數(shù)對其做頻譜分析 N分別為 1 N 45 2 N 50 3 N 55 2 N 60 程序清單如下 計算N 45的FFT并繪出其幅頻曲線N 45 n 0 N 1 t 0 01 n q n 2 pi N x 2 sin 4 pi t 5 cos 8 pi t y fft x N figure 1 subplot 2 2 1 plot q abs y title FFTN 45 48 例5 1程序清單 計算N 50的FFT并繪出其幅頻曲線N 50 n 0 N 1 t 0 01 n q n 2 pi N x 2 sin 4 pi t 5 cos 8 pi t y fft x N figure 1 subplot 2 2 2 plot q abs y title FFTN 50 49 計算N 55的FFT并繪出其幅頻曲線N 55 n 0 N 1 t 0 01 n q n 2 pi N x 2 sin 4 pi t 5 cos 8 pi t y fft x N figure 1 subplot 2 2 3 plot q abs y title FFTN 55 50 計算N 60的FFT并繪出其幅頻曲線N 60 n 0 N 1 t 0 01 n q n 2 pi N x 2 sin 4 pi t 5 cos 8 pi t y fft x N figure 1 subplot 2 2 4 plot q abs y title FFTN 60 51 例