数字信号处理课后答案+第4章(高西全丁美玉第三版)

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  教材第4444章习题与上机题解答   快速傅里叶变换(FFT)是DFT的快速算法,没有新的物理概念。FFT的基本思想和方法教材中都有详细的叙述,所以只给出教材第4章的习题与上机题解答。   1.如果某通用单片计算机的速度为平均每次复数乘需要4μs,每次复数加需要1μs,用来计算N=1024点DFT,问直接计算需要多少时间。用FFT计算呢?照这样计算,用FFT进行快速卷积对信号进行处理时,估计可实现实时处理的信号最高频率。  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66F66510lblb10210245101010241010230.72msNTNNN−−−−=××+×=×××+××=  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cF2102471680μs41024μs65536μsTT=+=+×=次复数乘计算时间所以,每秒钟处理的采样点数(即采样速率)s6102415625/6553610F−=×次秒由采样定理知,可实时处理的信号最高频率为smax156257.8125kHz22Ff==  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.如果将通用单片机换成数字信号处理专用单片机TMS320系列,计算复数乘和复数加各需要10ns。请重复做上题。   解:与第1题同理。   直接计算1024点DFT所需计算时间TD为TD=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99F881010lb1010lb2102410101010241020.1536msNTNNN−−−−=××+××=××+××=快速卷积计算时间Tc约为cF392102420.153610101010240.31744msTT−−=+=××+××=次复数乘计算时间可实时处理的信号最高频率fmax为maxsc1110241=3.1158MHz=1.6129MHz222fFT=≤··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.已知X(k)和Y(k)是两个N点实序列x(n)和y(n)的DFT,希望从X(k)和Y(k)求x(n)和y(n),为提高运算效率,试设计用一次N点IFFT来完成的算法。   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1()[()()]2xnfnfn∗=+1()[()()]2jynfnfn∗=−  4.设x(n)是长度为2N的有限长实序列,X(k)为x(n)的2N点DFT。   (1)试设计用一次N点FFT完成计算X(k)的高效算法。  (2)若已知X(k),试设计用一次N点IFFT实现求X(k)的2N点IDFT运算。  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-1  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*11ep*22ep1()DFT[()]()[()()]21j()DFT[j()]()[()()]2XkxnYkYkYNkXkxnYkYkYNk===+−===−−2N点DFT[x(n)]=X(k)可由X1(k)和X2(k)得到122122()()()0,1,,1()()()kNkNXkXkWXkkNXkNXkWXk⎫=+⎪=−⎬+=−⎪⎭L  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122122()()()0,1,,1()()()kNkNXkXkWXkkNXkNXkWXk⎫=+⎪=−⎬+=−⎪⎭L由上式可解出1221()[()()]20,1,2,,11()[()()]2kNXkXkXkNkNXkXkXkNW−⎫=++⎪⎪=−⎬⎪=++⎪⎭L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):1221()[()()]21()[()()]2kNXkXkXkNXkXkXkNW−=++=++  ②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*ep1*op21Re[()][()()]DFT[()]()21jIm[()][()()]DFT[()]j()2ynynynYkxnynynynYkxn=+===+==  ③由x1(n)和x2(n)合成x(n):122()12nxnxnnxn⎧⎛⎞=⎜⎟⎪⎪⎝⎠=⎨−⎛⎞⎪=⎜⎟⎪⎝⎠⎩偶数奇数,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.分别画出16点基2DIT-FFT和DIF-FFT运算流图,并计算其复数乘次数,如果考虑三类碟形的乘法计算,  试计算复乘次数。   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*.按照下面的IDFT算法编写MATLAB语言IFFT程序,其中的FFT部分不用写出清单,可调用fft函数。并分别对单位脉冲序列、矩形序列、三角序列和正弦序列进行FFT和IFFT变换,验证所编程序。**1()IDFT[()][DFT[()]]xnXkXkN==  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   %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

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