БПФ и ДПФ
Быстрое преобразование Фурье (FFT) Vs. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ)
Технология и наука идут рука об руку. И нет лучшего примера этого, кроме цифровой обработки сигналов (DSP). Цифровая обработка сигналов - это процесс оптимизации точности и эффективности цифровой связи. Все данные - будь то изображения от космических зондов или сейсмических колебаний и все, что между ними. Чтобы преобразовать эти данные в удобочитаемый формат, используя компьютеры, это цифровая обработка сигналов. Это одна из самых мощных технологий, которая сочетает в себе как математическую теорию, так и физическую реализацию. Изучение DSP началось как выпускной курс в области электротехники, но со временем он стал потенциальным игроком в области науки и техники. Достаточно сказать, что без DSP инженеры и ученые могут перестать существовать.
Преобразование Фурье является средством отображения сигнала во временной или пространственной области в его спектр в частотной области. Временные и частотные области - это просто альтернативные способы представления сигналов, а преобразование Фурье - это математическая взаимосвязь между двумя представлениями. Изменение сигнала в одном домене также повлияло бы на сигнал в другом домене, но не обязательно таким же образом. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) представляет собой преобразование, подобное преобразованию Фурье, используемого с оцифрованными сигналами. Как следует из названия, именно дискретная версия FT рассматривает как временную область, так и частотную область как периодическую. Быстрое преобразование Фурье (FFT) - это просто алгоритм быстрого и эффективного вычисления ДПФ.
Дискретное преобразование Фурье (ДПФ)
Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) является одним из важнейших инструментов цифровой обработки сигналов, который вычисляет спектр сигнала с конечной длительностью. Очень часто кодировать информацию в синусоидах, которые образуют сигнал. Однако в некоторых приложениях форма формы сигнала временной области не применяется для сигналов, и в этом случае частоту сигнала становится очень полезной способами, отличными от цифровых сигналов. Представление цифрового сигнала в терминах его частотной составляющей в частотной области имеет важное значение. Алгоритм, который преобразует сигналы временной области в компоненты частотной области, известен как дискретное преобразование Фурье или ДПФ.
Быстрое преобразование Фурье (FFT)
Быстрое преобразование Фурье (FFT) - это реализация DFT, которая дает почти те же результаты, что и DFT, но она невероятно эффективна и намного быстрее, что часто значительно сокращает время вычислений. Это всего лишь вычислительный алгоритм, используемый для быстрого и эффективного вычисления ДПФ. Различные быстрые методы вычисления DFT, известные в совокупности как быстрое преобразование Фурье, или БПФ. Гаусс первым предложил технику расчета коэффициентов в тригонометрической орбите астероида в 1805 году. Однако только в 1965 году основной материал Кули и Туки привлек внимание научного и инженерного сообщества, которое также заложило основа дисциплины цифровой обработки сигналов.
Разница между БПФ и ДПФ
Дискретное преобразование Фурье или просто называемое ДПФ является алгоритмом, который преобразует сигналы временной области в компоненты частотной области. ДПФ, как следует из названия, действительно дискретно; дискретные наборы данных временной области преобразуются в дискретное представление частоты. Проще говоря, он устанавливает связь между представлением во временной области и представлением частотной области. Быстрое преобразование Фурье или БПФ - это вычислительный алгоритм, который уменьшает время вычисления и сложность больших преобразований. FFT - это просто алгоритм, используемый для быстрого вычисления ДПФ.
Наиболее часто используемым алгоритмом БПФ является алгоритм Кули-Туки, который был назван в честь Дж. У. Кули и Джона Туки. Это алгоритм разделения и покоя для машинного вычисления сложных рядов Фурье. Он разбивает ДПФ на более мелкие ДПФ. Другие алгоритмы FFT включают алгоритм Радера, алгоритм преобразования Винограда Фурье, алгоритм преобразования Z-преобразования Chirp и т. Д. Алгоритмы DFT могут быть либо запрограммированы на цифровых компьютерах общего назначения, либо реализованы непосредственно с помощью специального оборудования. Алгоритм БПФ используется для вычисления ДПФ последовательности или ее обратной. ДПФ может выполняться как O (N2) во временной сложности, тогда как FFT уменьшает временную сложность в порядке O (NlogN).
DFT может использоваться во многих цифровых системах обработки в различных приложениях, таких как вычисление частотного спектра сигнала, решение приложений с частичным дифференциальным выражением, обнаружение целей из радиолокационных эхо-сигналов, корреляционный анализ, вычисление полиномиального умножения, спектральный анализ и многое другое. БПФ широко используется для акустических измерений в церквях и концертных залах. Другие приложения FFT включают спектральный анализ в аналоговых видео измерениях, большое целочисленное и многочленное умножение, алгоритмы фильтрации, вычисления изотопических распределений, вычисление коэффициентов ряда Фурье, вычисление сверток, создание низкочастотного шума, проектирование киноформ, выполнение плотных структурированных матриц, обработку изображений и Больше.
FFT против DFT: сравнительная таблица
Резюме FFT Vs. ДПФ
В двух словах дискретное преобразование Фурье играет ключевую роль в физике, поскольку его можно использовать в качестве математического инструмента для описания взаимосвязи между временным доменом и представлением дискретных сигналов в частотной области. Это простой, но довольно трудоемкий алгоритм. Однако для уменьшения вычислительного времени и сложности больших преобразований можно использовать более сложный, но менее трудоемкий алгоритм, такой как Fast Fourier Transform. FFT - это реализация DFT, используемого для быстрого вычисления ДПФ. Короче говоря, FFT может делать все, что делает DFT, но более эффективно и намного быстрее, чем DFT. Это эффективный способ вычисления ДПФ.
