Быстрое преобразование Фурье

Быстрое преобразование Фурье(БПФ, fast Fourier transform – FFT). Он базируется на том, что при вычислениях среди множителей (синусов и косинусов) есть много периодически повторяющихся значений (в силу периодичности функций). Алгоритм БПФ группирует слагаемые с одинаковыми множителями в пирамидальный алгоритм, значительно сокращая число умножений за счет исключения повторных вычислений. В результате быстродействие БПФ в зависимости от N может в сотни раз превосходить быстродействие стандартного алгоритма. При этом следует подчеркнуть, что алгоритм БПФ даже точнее стандартного, т.к. сокращая число операций, он приводит к меньшим ошибкам округления.

Допустим, что массив чисел s_k содержит N = 2^r отсчетов (r - целое). Разделим исходный массив на два первых промежуточных массива с четными и нечетными отсчетами:

s_k' = s_2k, s_k" = s_2k+1, 0 £ k £ N/2-1.

Выполним ДПФ каждого массива с учетом того, что шаг функций равен 2 (при Dt=1), а период промежуточных спектров будет соответственно равен N/2:

s_k' Þ S_n', s_k" Þ S_n", 0 £ n £ N/2-1.

Для получения одной половины искомого спектра S_n сложим полученные спектры с учетом теоремы запаздывания, т.к. отсчеты функции s_k" сдвинуты относительно s_k' на один шаг дискретизации:

S_n = S_n'+S_n"×exp(-j2pn/N). (8.6)

Вторая половина спектра, комплексно сопряженная с первой, с учетом периода повторения N/2 промежуточных спектров определяется выражением:

S_n+N/2 = S_n'+S_n"×exp(-j2p(n+N/2)/N) = S_n'- S_n"×exp(-j2pn/N). (8.7)

Нетрудно видеть, что для вычисления полного спектра в данном случае потребуется N²/4 операций для вычисления промежуточных спектров плюс еще N операций комплексного умножения и сложения, что создает ощутимый эффект по сравнению с ДПФ.

Но деление массивов на две части может быть применено и к первым промежуточным массивам, и ко вторым, и т.д. до тех пор, пока в массивах не останется по одному отсчету, фурье - преобразование которых равно самому отсчету. Тем самым, алгоритм преобразования превращается в пирамидальный алгоритм перестановок со сложением/вычитанием и с единичным умножением на значение exp(-j2pn/N) соответствующего уровня пирамиды. Первый алгоритм БПФ на данном принципе (из множества модификаций, существующих в настоящее время) был разработан Кули-Тьюки в 1965 г. и позволил повысить скорость вычислений в N/r раз по сравнению с ДПФ. Чем больше N, тем больше эффект БПФ. Так, при N = 1024 имеем r = 10 и соответственно N/r»100. Что касается условия по количеству точек N = 2^r, то оно рассматривается в варианте N_k £ 2^r, где r - минимальное целое. Массивы с N_k < 2^r дополняется до 2^r нулями, что не изменяет форму спектра. Изменяется только шаг Dw по представлению спектра (Dw = 2p/2^r < 2p/N), который несколько избыточен по адекватному представлению сигнала в частотной области. В настоящее время существуют и алгоритмы БПФ с другими основаниями и их комбинациями, при которых не требуется дополнения сигналов нулями до 2^r. Пример выполнения БПФ приведен на рис. 8.5.

Рис. 8.5. Пример БПФ

Заметим, что в соответствии с (8.7) отсчеты, сопряженные с правой половиной главного частотного диапазона (0, p), относятся не к диапазону (-p,0), а к диапазону (p,2p), что, учитывая периодичность спектра дискретных данных, значения не имеет. Т.е. выходной частотный диапазон БПФ равен (0, 2p). Общее количество отсчетов комплексного спектра в этом условно главном диапазоне равно количеству точек исходного сигнала (с учетом нулевых точек при дополнении сигнала до N=2^r). Алгоритм быстрого обратного преобразования (ОБПФ) тождественен алгоритму прямого БПФ.

Алгоритмы прямого и обратного БПФ широко используются в современном программном обеспечении для анализа и обработки цифровых данных.

Дата добавления: 2014-01-03