- •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
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.
|
Re X n Re X N n , |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
if x X then |
Im X n Im X N n , |
(7) |
||||||||
|
|
X n |
|
|
|
X N n |
|
, |
||
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
arg X n arg X N n
12
Для нашего примера N = 32 , это для модуля и аргумента будет означать следующее.
|
X 2 |
|
|
|
X 30 |
|
, |
|
X 5 |
|
|
|
X 27 |
|
, |
(8) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
arg X 2 arg X 30 , arg X 5 |
arg X 27 |
Это же можно увидеть на следующих рисунках.
13
3 |
|
| X | |
|
|
|
|
|
|
|
2.5 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
1.5 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
00 |
10 |
20 |
30 |
40 |
14
1.5 |
|
arg(X) |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
1.50 |
10 |
20 |
30 |
40 |
15
2. Линейность. Линейной комбинации векторов соответствуетx1,x2 линейная комбинация ДПФ.
if |
|
|
x1 X1, |
x2 X2 , |
x(t) a x1 b x2 , |
then |
|
|
x X, |
|
(9) |
where |
|
|
Xa X1 b X2
Вкачестве первой последовательности возьмем последовательность, рассмотренную выше (1). Вторую последовательность определим в виде единичной ступеньки.
1, |
if |
0 n 5, |
(10) |
||
xn |
0, |
if |
6 |
n 31 |
|
|
|
16
Vector x1
2 |
|
|
|
|
|
|
1.5 |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
|
|
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
17
Vector x2
2
1.5
1
0.5
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
18
2 |
|
|
Vector x1 + x2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.5 |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
0.5 |
|
|
|
|
|
|
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
19
|
|
|
| X1 | |
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
20
| X2 |
15
10
5 |
|
|
|
|
|
|
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
21
|
|
|
| X1 + X2 | |
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
00 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
22