13.5. Многомерный спектральный анализ [9].

Периодические последовательности. Двумерная последовательность s(n,m) прямоугольно периодична, если

s_п(n,m) = s(n,n+M) = s(n+N,m)

для всех (n,m) при целочисленных значениях N и M. Минимальные значения N и M, при которых выполняется данное равенство, называют горизонтальным и вертикальным периодами функции s_п(..), которыми ограничивается прямоугольная область R_N,M главного периода, содержащая NM независимых отсчетов: 0nN-1, 0mM-1.

Последовательность s_п(n,m) с периодами N и M можно представить в виде конечной суммы (ряда Фурье) комплексных синусоид с кратными частотами:

s_п(n,m) =(1/NM)S_п(k,l) exp(j2nk/N+j2ml/M). (13.5.1)

S_п(k,l) =s_п(n,m) exp(-j2nk/N-j2ml/M). (13.5.2)

Пример.

Разложить в ряд Фурье периодический сигнал: s_п(n,m) = (n,m), 0n4, 0m2

(единичные импульсы с периодом: N = 5, M = 3).

S_п(k,l) =(n,m) exp(-j2nk/5-j2ml/3) = 1 для всех k и l, т.е. равномерная частотная характеристика в главном диапазоне. Соответственно сам сигнал может быть записан в виде двумерного ряда Фурье:

s_п(n,m) =(1/20)exp(j2nk/5+j2ml/3).

Конечные последовательности. Если s(n,m) представляет собой последовательность конечной протяженности, имеющей опорную область R_N,M, то периодическую последовательность s_п(n,m) с главным периодом R_N,M можно сформировать периодическим продолжением s(n,m):

s_п(n,m) = s(n-aN,m-bM),

s(n, m) = s_п(n, m), (n, m) < R_N,M.

= 0, в остальных случаях.

Отсюда следует, что любой финитный сигнал может быть полностью определен своим периодическим продолжением и опорной областью.

Аналогично можно записать и для частотной области:

S_п(k, l) = _a _b S(k-aN, l-bM).

S(k, l) = S_п(k, l), 0kN, 0lM

= 0, в остальных случаях.

Отсюда значения s(n,m) и S(k,l) можно вычислить с использованием выражений (13.5.1-2) путем последовательности операций:

s(n,m)  s_п(n,m)  S_п(k,l)  S(k,l).

Практически это означает, что для получения ДПФ последовательности конечной протяженности достаточно из выражений (13.5.1-2) для рядов Фурье убрать знак периодичности, при этом следует помнить, что вычисление отсчетов s(..) вне опорной области приведет к вычислению значений не отсчетов s(..), а отсчетов s_п(..) периодического продолжения сигнала s(..).

Таким образом:

1. Дискретизация сигнала в пространственной области вызывает периодизацию частотного спектра сигнала.

2. Дискретизация частотного спектра сигнала вызывает периодизацию его пространственного представления.

3. Прямое и обратное ДПФ сигнала ограниченной протяженности автоматически означает периодизацию как его спектра, так и его пространственного представления.

4. Сигналы, ограниченные в пространстве, можно точно отобразить отсчетами их фурье-преобразования.

5. Частотное представление сигнала с ограниченным спектром обратным фурье-преобразованием может быть точно переведено в пространственную область.

6. Ограниченность как пространственного сигнала, так и его спектра является обязательным условием корректного ДПФ, т.к. в противном случае периодизация сигнала может привести к искажению его спектрального и пространственного представления.

Многомерные последовательности. Определение ДПФ для Р-мерной последовательности с опорной областью R_P = {: 0n_iN_i-1, i=1,2,3, ... ,P} производится введением диагональной матрицы значений N_i:

= ,

при этом P-мерное ДПФ записывается в виде:

S() = s() exp(-j^T2/). (13.5.3)

s() =S() exp(j^T2/). (13.5.4)

Кратко рассмотрим особенности многомерных ДПФ (на примере двумерных последовательностей).

ДПФ суммы двух последовательностей с опорной областью на R_N,M равно сумме их ДПФ:

аs(n,m)+bz(n,m)  aS(k,l)+bZ(k,l),

но при этом все ДПФ должны быть одного размера и этот размер должен быть достаточным, чтобы включить всю опорную область суммарной последовательности аs(n,m)+bz(n,m). Практически это означает, что х(..) и z(..) должны иметь одну и ту же опорную область. Опорная область каждой последовательности при необходимости дополняется нулями.

Операция свертки двух функций в пространственной области отображается операцией умножения фурье-образов функций в частотной области, однако при этом линейная свертка полных пространственных сигналов при ее вычислении через ДПФ в силу периодического продолжения пространственных функций переходит в циклическую свертку (как и для одномерных сигналов). Результат свертки зависит от периодов N и М.

Допустим, что s(n,m) имеет опорную область R_P1,P2, a h(n,m) - R_Q1,Q2. Результат линейной свертки:

s(n,m) = _k _l h(k,l) s(n-k,m-l).

Опорная область последовательности s(n,m):

0nP1+Q1-1, 0mP2+Q2-1.

Следовательно, наложения периодов результата свертки не произойдет и циклическая свертка в главном частотном диапазоне будет равна линейной свертке при опорной области ДПФ:

NP1+Q1-1, MP2+Q2-1.

Пример.

Заданы последовательности (начало координат в нижнем левом углу): s(n,m) = , h(n,m) = .

Вычислить свертку z(n,m) = s(n,m) _** h(n,m).

ДПФ размера 2 х 2 для s(n,m). S(0,0) = s(0,0) + s(1,0) + s(0,1) + s(1,1) = 2+1+1+0 = 4

S(1,0) = s(0,0) - s(1,0) + s(0,1) - s(1,1) = 2 -1+1 -0 = 2

S(0,1) = s(0,0) + s(1,0) - s(0,1) - s(1,1) = 2+1 -1 -0 = 2

S(1,1) = s(0,0) - s(1,0) - s(0,1) + s(1,1) = 2 -1 -1+0 = 0

После аналогичного вычисления H(k,l) и перемножения S(k,l)= S(k,l) H(k,l):

S(k,l) = , H(k,l)= , Z(k,l)= .

После обратного ДПФ размера 2 х 2 получим результат циклической свертки: z(n,m) = .

Дополним опорные области s(.) и h(.) до размера 4 х 4 (для исключения искажения спектра, в принципе,

достаточен размер 3 х 3), и повторим вычисления:

s(n,m)= , h(n,m)= .

S(k,l)= , H(k,l)= .

S(k,l)= . s(n,m)= .

Сравнение данного результата с ДПФ размером 2 х 2 позволяет наглядно видеть эффект

цикличности свертки.

В настоящее время имеются разнообразные и весьма эффективные алгоритмы ДПФ. Для прямого вычисления P-мерного ДПФ требуется (N₁N_2...N_P)² операций умножения и сложения. Для многомерного ДПФ, как и для одномерного, существуют алгоритмы быстрых преобразований Фурье. Простейший из них в двумерном ДПФ - разбиение на строки и столбцы, который мы уже рассматривали. Аналогично, Р-мерное ДПФ может заменяться Р-операциями одномерных ДПФ, при этом общее количество операций умножения и сложения сокращается.