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如何理解数字信号处理中的离散傅立叶变换以及FFT

01月25日 编辑 fanwen51.com

离散傅里叶变换:

傅里叶变换,是一种数学的精妙描述。但计算机实现,却是一步步把时域和频域离散化而来的。

离散化也就是要采样。我们知道,时域等间隔采样,频域发生周期延拓;频域采样,时域发生周期延拓。那么要得到时域频域都离散的结果,显然时域频域都要采样。周期延拓怎么办?只取一个周期就行了。

总结一下:

第一步,时域离散化,我们得到离散时间傅里叶变换(DTFT),频谱被周期化;

第二步,再将频域离散化,我们得到离散周期傅里叶级数(DFS),时域进一步被周期化。

第三步,考虑到周期离散化的时域和频域,我们只取一个周期研究,也就是众所周知的离散傅里叶变换(DFT)。

这里说一句,DFT是没有物理意义的,它只是我们研究的需要。借此,计算机的处理才成为可能。

FFT:

这就是DFT的一种快速算法。

复数的加法乘法计算量很大,FFT利用了DFT中WN的周期性和对称性,把一个N项序列按奇偶分组,分为两个N/2项的子序列,继续分解,迭代下去,大大缩减计算量。具体算法就看那张蝶形图吧。

FFT对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅里叶变换,可以说是进了一大步。

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