- •Конспект лекций по цос
- •Частотная область
- •Реальные сигналы
- •Ширина полосы
- •Дискретизация
- •Период дискретизации и время дискретизации
- •Непериодические мгновенные значения
- •Периодическая дискретизация
- •Дискретизация с очень высокой частотой
- •Дискретизация с частотой Найквиста
- •Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- •Спектры реальных сигналов
- •Ограничение спектра
- •Формирование цифрового сигнала
- •Дискретизация
- •Квантование
- •Точность
- •Ошибка квантования
- •Уменьшение ошибок квантования
- •Дополнительная информация
- •Практически используемые ацп
- •Ацп с последовательным приближением
- •Двунаклонные ацп
- •Сглаживание на выходе
- •Коммерческие ацп и цап
- •Функциональные блоки платы dsk
- •Выводы по лекциям
- •Лекция 2.
- •1. Числовые последовательности
- •2. Представление числовых последовательносте
- •Представление чисел
- •Кодирование чисел
- •Ошибки квантования
- •Дискретные линейные системы
- •1. Общие сведения
- •2. Линейные системы с постоянными параметрами
- •3. Физическая реализуемость
- •Из (2.1) получаем
- •Лекция 3
- •1. Частотные характеристики
- •2. Частотные характеристики систем первого порядка
- •3. Частотные характеристики систем второго порядка
- •Лекция 4
- •1. Дискретный ряд Фурье
- •2. Единицы измерения частоты
- •4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- •Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- •Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- •Примеры z-преобразований на основании (16):
- •Бесконечная дискретная последовательность
- •5. Соотношение между z–преобразованием и
- •6. Обратное z-преобразование
- •1. Дискретное преобразование Фурье
- •Определим набор коэффициентов дпф
- •2. Свойства дпф
- •3. Свойства симметрии
- •3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- •Импульсная характеристика
- •2. Линейная свертка конечных последовательностей
- •3. Секционированные свертки
- •1. Уравнения цифровых фильтров
- •2. Структурные схемы цифровых фильтров
- •1. Цифровые фильтры
- •Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- •!. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- •Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- •1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- •6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- •Быстрое преобразование фурье
- •1. Основы алгоритмов бпф
- •2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- •3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- •4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- •12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра
2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
Пусть требуется вычислить ДПФ (12.1) при N = 2v, где v > 0 — целое. Если N 2v, то последовательность x(n) дополняется в конце нулевыми элементами так, чтобы длина результирующей последовательности была степенью 2.
Исходную N-точечную последовательность
х(n) = хv(n), где v = log2N, n = 0, ...., N – 1,
разобьем на две (N/2)-точечные последовательности xv—1,0(n) и xv—1,1(n), состоящие соответственно из четных и нечетных членов х(n Т), т. е.
(4)
При этом N-точечное ДПФ (12.1) можно записать в виде
.
(5)
Учитывая,
что
,
получаем
, (6)
где
и
—
-точечные
ДПФ соответственно последовательностей
и
:
![]()
.
Преобразование Xv(k) должно быть определено для N точек
(k
= 0, 1, ..., N
– 1), а последовательности
и
определяются только для
точек
(k = 0, 1, ...,
– 1), поэтому доопределим
(12.6) для
значений k
=
,
+1,
..., N
– 1. Учитывая, что
и
периодические
функции с периодом
,
можно записать
(7)
так
как WN
=
;![]()
Формулы
(12.6) и
(7) дают
алгоритм вычисления
N-точечной
ДПФ через
-точечные
ДПФ, который можно представить
направленным графом, имеющим вид
«бабочки» – рис.
1.
-


.

Рис. 1. Направленный граф «бабочка»
Выходные числа X и Y графа на рис. 1 получаются из входных чисел A и B по правилам
(8)
В
качестве примера граф на рис.
1 представляет
операции (6)
и
(7). Аналогично
можно выразить
-точечные
ДПФ
![]()
и
![]()
через
-
точечные ДПФ:
(8а)
и
(8б)
где
Xv–2,0(k)
и Xv–2,1(k)
– соответственно
-точечные
ДПФ четных
хv–2,0(n) и нечетных хv–2,1(n) членов последовательности
хv–1,0(n),
а Xv–2,2(k)
и Xv–2,3(k)
– соответственно
-точечные
ДПФ
четных
хv–2,2(n)
и нечетных хv–2,3(n)
членов
последовательности хv–1,1(n).
Процесс уменьшения размера ДПФ в два раза продолжается до тех пор, пока на v-м шаге (v = log2N, где N – исходный размер ДПФ) не окажутся только 2-точечные ДПФ Ф(k), k = 0, 1, для двухточечных последовательностей (n), n = 0, 1, определяемые из соотношений
(9)
Теперь, используя алгоритм, представленный графом «бабочка» строим алгоритм 8-точечного БПФ – рис. 2.

Рис. 2. а). 8-точечное БПФ с прореживанием по времени
Вначале построим исходный массив, который состоит из элементов последовательности х(n), n = 0, 1, …, 7. На входах первого графа «бабочка» первой ступени помещаются числа х(0) и х(4), на входах второго графа «бабочка» — числа х(2) и х(6), на входах третьей «бабочки» — х(1) и х(5) и на входах четвертой «бабочки» — х(3) и х(7).

Рис. 2, б). Двоичная инверсия
Если последовательность х(n) записывается в массив ячеек памяти, то удобно разместить элементы х(n) в следующем порядке: и х(5) х(0), х(4), х(2), х(6), х(1), х(5), х(3), х(7) – рис. 2, б). Эта последовательность X0(k) получается из исходной последовательности х(n) путем двоичной инверсией номеров. Число х(n) с номером в двоичном представлении 4(10)=1002 запоминается в ячейке с номером 001(2)=1(10), а число х(3), где 3(10) = 011(2), запоминается в ячейке с номером 110(2) = 6(10) и т.д. Начальная ступень преобразования X0(k), k = 0, 1, …,7, получается просто прореживанием исходной временной последовательности n = 0, 1, …, 7
,
где
– двоично-инверсное представление
номера n.
Входные числа «бабочек» X0(k) получаются из х(n) в соответствии с двоичной инверсией номеров, т.е. число х(n) с двоичным представлением номера n является входным числом X0(k) «бабочки» с номером k, равным инверсному двоичному представлению номера n.
На выходах N/2 = 4 «бабочек» m = 1-й ступени образовываются значения X2(k), являющиеся входными числами «бабочек» m = 2-й ступени. На выходах последней значения выходной последовательности X3(k) = X(k), k = 0 … 7. Выходная последовательность X(k), k = 0, 1, ..., 7, получается в естественном порядке следования.
Алгоритм БПФ можно выполнять, путем замещения массивов памяти. Входная последовательность X0(k) «бабочек» размещается в массиве из 2v ячеек памяти, после вычисления выходов «бабочек» входные элементы становятся ненужными и в указанные ячейки памяти могут быть записаны вычисленные выходные числа. На следующем этапе вновь вычисленные значения выходов «бабочек» записываются в ячейки массива вместо использованных входных чисел, и в конце вычислений во входном массиве окажутся записанными значения X(k) в естественном порядке, т.е. значения ДПФ при k = 0, 1, 2, …, N – 1.
