- •Лекция 7
- •Vector x
- •Получим дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для этого вектора, что символически выражается следующим образом.
- •Последовательность X n , является, вообще говоря, последовательностью комплексных чисел. Поэтому интересно построить
- •Если ДПФ (2) рассматривать для любых значений индекса k, то обнаруживаются интересные свойства
- •На этом рисунке можно увидеть еще одно свойство. График АЧХ симметричен относительно 17-ого
- •Теперь обратимся к свойствам ДПФ, рассмотренным на предыдущей лекции.
- •2. Линейность. Линейной комбинации векторов соответствуетx1,x2 линейная комбинация ДПФ.
- •Vector x1
- •Vector x2
- •3. Циклический сдвиг влево на m позиций. Циклическому сдвигу влево на m позиций
- •Рассмотрим для примера, последовательность, рассмотренную выше (1) у которой компоненты убывают по экспоненциальному
- •Vector x
- •Определение. Под сверткой двух векторов a (a0 , a1, , aNи 1 )
- •Обратим внимание на следующие свойства свертки.
- •Vector b
- •Vector c
- •Третье, если периоды векторов a и b разные и равны N1 и N2,
- •Vector a
- •Vector b
- •Vector c
- •Свойство ДПФ свертки векторов. Вектор являющийся сверткой двух других векторов имеет ДПФ равный
- •Поэтому ДПФ (2) для всех трех векторов a, b, c строится не по
- •Пусть компоненты второго вектора имеют вид единичной ступеньки.
- •Vector a
- •Vector b
- •Vector c
- •Дискретное преобразование Фурье и пакет MATLAB
- •Обратное дискретное преобразование Фурье ОДПФ, выполняет функция ifft(X) . Вызов этой функции осуществляется
- •Эти формулы в пакете MATLAB выглядят следующим образом.
- •Дискретное преобразование Фурье и спектр сигналов
- •Здесь F - частота Найквиста, а sn отсчеты дискретного сигнала. Предположим, что дискретный
- •Спектр дискретного сигнала (36) является непрерывной периодической функцией с периодом 2F . На
- •Мы видим, что сумма, стоящая в формуле (38) является ДПФ для последовательности sn
- •Таким образом, дискретный спектр SD ( fk )
- •Поэтому можно сказать, что дискретное преобразование Фурье является по сути дела, дискретным спектром
- •Если преобразование Фурье сводится к аналитическим выражениям, то задача нахождения спектра сигнала решается
- •Finite signal
- •Тогда спектр S( f ) такого сигнала будет равен интегралу с конечными пределами.
- •где N для удобства четное число. Отсчеты сигнала берем в дискретные моменты времени
- •Выразим шаг дискретизации через частоту Найквиста
- •Сравним формулу (47) с выражением (36) для спектра дискретного сигнала. Мы видим, что
- •Это связано с тем, что в интеграле (45) мы рассматриваем непрерывный сигнал для
- •Подставляем дискретные частоты (50) в формулу (47) и получаем
- •Пусть несущая частота в этом импульсе равна Гц, а
- •Spectrum | S |
- •Spectrum arg( S ) 3
- •Изменим нумерацию компонент дискретного сигнала , чтобы это было похоже на последовательность, для
- •Вместо спектра заданного формулой (51) рассмотрим спектр, полученный с помощью ДПФ (54)
- •Spectrum | S |
- •Spectrum arg( S ) 3
- •Простой анализ показывает, что связь между компонентами дискретного спектра (51) непрерывного сигнала и
- •Быстрое преобразование Фурье (БПФ)
- •В этом алгоритме важным моментом является число членов N суммы (57). Рассмотрим ДПФ
- •Для вычисления каждого коэффициента y(k) , как легко видеть, требуется около 2n комплексных
- •Введем вектор:
- •Далее разобьем сумму (59) на два слагаемых с четными и нечетными членами. При
- •Сравнивая соотношения (64) с формулой (59), мы видим, что
- •Объединим формулы (65), (67)
- •через коэффициенты ДПФ размерности 2n 1 .
- •Итого, реализация ДПФ размерности
- •В общем случае для ДПФ размерности 2n операция сведения к двум ДПФ меньшей
Лекция 7
Графическая иллюстрация свойств дискретного преобразование Фурье.
Для примера, рассмотрим вектор x, компоненты которого убывают по экспоненциальному закону.
xn e a n , |
a 0, |
n 0, 1, , N 1 (1) |
Совокупность компонент вектора, часто будем называть числовой последовательностью. Пусть период числовой последовательности xn равен N =32 , а коэффициент в экспоненте a = 0.1. График этой последовательности показан на рисунке. На горизонтальной оси отложены номера компонент.
1
Vector x
1 |
|
|
|
|
0.8 |
|
|
|
|
0.6 |
|
|
|
|
0.4 |
|
|
|
|
0.2 |
|
|
|
|
00 |
10 |
20 |
30 |
40 |
2
Получим дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для этого вектора, что символически выражается следующим образом.
x X
Компоненты вектора X вычисляются с помощью следующей суммы
N 1 |
i |
2 |
k n |
|
X k xn e |
N |
, k 0, 1, , N 1 (2) |
||
|
|
|
||
n 0 |
|
|
|
|
Эта сумма называется прямое ДПФ.
3
Последовательность X n , является, вообще говоря, последовательностью комплексных чисел. Поэтому интересно построить графики для модуля и аргумента компонент вектора X .
An |
|
X n |
|
, |
n arg X n |
(3) |
|
|
В формуле (3) первое соотношение является аналогом АЧХ, а второе аналогом ФЧХ. В нашем примере графики амплитуды и аргумента показаны на рисунках.
4
12 |
|
| X | |
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
00 |
10 |
20 |
30 |
40 |
5
1.5 |
|
arg(X) |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
1.50 |
10 |
20 |
30 |
40 |
6
Если ДПФ (2) рассматривать для любых значений индекса k, то обнаруживаются интересные свойства ДПФ.
Во-первых, легко показать, что компоненты ДПФ X0 и X N равны друг другу.
N 1 |
i |
2 |
N n |
N 1 |
|
X N xn e |
N |
xn |
(4) |
||
|
|
|
X 0 |
||
n 0 |
|
|
|
n 0 |
|
На рисунке показана эта ситуация.
7
12 |
|
| X | |
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
00 |
10 |
20 |
30 |
40 |
8
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 |
|
N |
|
|
|
nc |
1 |
(5) |
|
|
2 |
|
||
|
|
|
|
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 .
X n N X n , |
n Z |
(6) |
! Доказать самостоятельно свойство (6).
9
12 |
|
|
| X | |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
00 |
20 |
40 |
60 |
80 |
100 |
10
1.5 |
|
|
arg(X) |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
1.50 |
20 |
40 |
60 |
80 |
100 |
11