课后习题及答案-第4章快速傅里叶变换--习题答案

整理文档很辛苦,赏杯茶钱您下走!

免费阅读已结束,点击下载阅读编辑剩下 ...

阅读已结束,您可以下载文档离线阅读编辑

资源描述

1第4章快速傅里叶变换(FFT)习题答案1.解解解解:当N=1024=210时,直接计算DFT的复数乘法运算次数为N2=1024×1024=1048576次复数加法运算次数为N(N-1)=1024×1023=1047552次直接计算所用计算时间TD为TD=4×10-6×10242+1047552×10-6=5.241856s用FFT计算1024点DFT所需计算时间TF为快速卷积时,需要计算一次N点FFT(考虑到H(k)=DFT[h(n)]已计算好存入内存)、N次频域复数乘法和一次N点IFFT。所以,计算1024点快速卷积的计算时间Tc约为所以,每秒钟处理的采样点数(即采样速率)由采样定理知,可实时处理的信号最高频率为应当说明,实际实现时,fmax还要小一些。这是由于实际中要求采样频率高于奈奎斯特速率,而且在采用重叠相加法时,重叠部分要计算两次。重叠部分长度与h(n)长度有关,而且还有存取数据和指令周期等消耗的时间。2.解解解解:与第1题同理。直接计算1024点DFT所需计算时间TD为66F66510lblb10210245101010241010230.72msNTNNN----=××+×=×××+××=cF2102471680μs41024μs65536μsTT=+=+×=次复数乘计算时间s6102415625/6553610F-=×次秒smax156257.8125kHz22Ff==2TD=10×10-9×10242+10×10-9×1047552=20.96128ms用FFT计算1024点DFT所需计算时间TF为快速卷积计算时间Tc约为可实时处理的信号最高频率fmax为≤··由此可见,用DSP专用单片机可大大提高信号处理速度。所以,DSP在数字信号处理领域得到广泛应用。机器周期小于1ns的DSP产品已上市,其处理速度更高。3.解解解解:因为x(n)和y(n)均为实序列,所以,X(k)和Y(n)为共轭对称序列,jY(k)为共轭反对称序列。可令X(k)和jY(k)分别作为复序列F(k)的共轭对称分量和共轭反对称分量,即F(k)=X(k)+jY(k)=Fep(k)+Fop(k)计算一次N点IFFT得到f(n)=IFFT[F(k)]=Re[f(n)]+jIm[f(n)]由DFT的共轭对称性可知Re[f(n)]=IDFT[Fep(k)]=IDFT[X(k)]=x(n)jIm[f(n)]=IDFT[Fop(k)]=IDFT[jY(k)]=jy(n)故4.解解解解:本题的解题思路就是DIT-FFT思想。(1)在时域分别抽取偶数和奇数点x(n),得到两个N点实序列x1(n)和x2(n):x1(n)=x(2n)n=0,1,…,N-1x2(n)=x(2n+1)n=0,1,…,N-199F881010lb1010lb2102410101010241020.1536msNTNNN----=××+××=××+××=cF392102420.153610101010240.31744msTT--=+=××+××=次复数乘计算时间maxsc1110241=3.1158MHz=1.6129MHz222fFT=1()[()()]2xnfnfn*=+1()[()()]2jynfnfn*=-3根据DIT-FFT的思想,只要求得x1(n)和x2(n)的N点DFT,再经过简单的一级蝶形运算就可得到x(n)的2N点DFT。因为x1(n)和x2(n)均为实序列,所以根据DFT的共轭对称性,可用一次N点FFT求得X1(k)和X2(k)。具体方法如下:令y(n)=x1(n)+jx2(n)Y(k)=DFT[y(n)]k=0,1,…,N-1则2N点DFT[x(n)]=X(k)可由X1(k)和X2(k)得到这样,通过一次N点IFFT计算就完成了计算2N点DFT。当然还要进行由Y(k)求X1(k)、X2(k)和X(k)的运算(运算量相对很少)。(2)与(1)相同,设x1(n)=x(2n)n=0,1,…,N-1x2(n)=x(2n+1)n=0,1,…,N-1X1(k)=DFT[x1(n)]k=0,1,…,N-1X2(k)=DFT[x2(n)]k=0,1,…,N-1则应满足关系式由上式可解出由以上分析可得出运算过程如下:(1)由X(k)计算出X1(k)和X2(k):*11ep*22ep1()DFT[()]()[()()]21j()DFT[j()]()[()()]2XkxnYkYkYNkXkxnYkYkYNk===+-===--122122()()()0,1,,1()()()kNkNXkXkWXkkNXkNXkWXk=+=-+=-L122122()()()0,1,,1()()()kNkNXkXkWXkkNXkNXkWXk=+=-+=-L1221()[()()]20,1,2,,11()[()()]2kNXkXkXkNkNXkXkXkNW-=++=-=++L4②由X1(k)和X2(k)构成N点频域序列Y(k):Y(k)=X1(k)+jX2(k)=Yep(k)+Yop(k)其中,Yep(k)=X1(k),Yop(k)=jX2(k),进行N点IFFT,得到y(n)=IFFT[Y(k)]=Re[y(n)]+jIm[y(n)]n=0,1,…,N-1由DFT的共轭对称性知③由x1(n)和x2(n)合成x(n):,0≤n≤2N-1在编程序实现时,只要将存放x1(n)和x2(n)的两个数组的元素分别依次放入存放x(n)的数组的偶数和奇数数组元素中即可。5.解解解解:本题比较简单,仿照教材中的8点基2DIT-FFT和DIF-FFT运算流图很容易画出16点基2DIT-FFT和DIF-FFT运算流图。但画图占篇幅较大,这里省略本题解答,请读者自己完成。6.解解解解:为了使用灵活方便,将本题所给算法公式作为函数编写ifft46.m如下:%函数ifft46.m%按照所给算法公式计算IFETfunctionxn=ifft46(Xk,N)Xk=conj(Xk);%对Xk取复共轭xn=conj(fft(Xk,N))/N;%按照所给算法公式计算IFFT分别对单位脉冲序列、长度为8的矩形序列和三角序列进行FFT,并调用函数ifft46计算IFFT变换,验证函数ifft46的程序ex406.m如下:%程序ex406.m1221()[()()]21()[()()]2kNXkXkXkNXkXkXkNW-=++=++*ep1*op21Re[()][()()]DFT[()]()21jIm[()][()()]DFT[()]j()2ynynynYkxnynynynYkxn=+===+==122()12nxnxnnxn==-=偶数奇数5%调用fft函数计算IDFTx1n=1;%输入单位脉冲序列x1nx2n=[11111111];%输入矩形序列向量x2nx3n=[12344321];%输入三角序列序列向量x3nN=8;X1k=fft(x1n,N);%计算x1n的N点DFTX2k=fft(x2n,N);%计算x2n的N点DFTX3k=fft(x3n,N);%计算x3n的N点DFTx1n=ifft46(X1k,N)%调用ifft46函数计算X1k的IDFTx2n=ifft46(X2k,N)%调用ifft46函数计算X2k的IDFTx3n=ifft46(X3k,N)%调用ifft46函数计算X3k的IDFT运行程序输出时域序列如下所示,正是原序列x1n、x2n和x3n。x1n=10000000x2n=11111111x3n=12344321

1 / 5
下载文档,编辑使用

©2015-2020 m.777doc.com 三七文档.

备案号:鲁ICP备2024069028号-1 客服联系 QQ:2149211541

×
保存成功