快速傅里叶变换_蝶形运算_按时间抽取基2-fft算法_MATLAB代码

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时间抽取的基2快速傅里叶变换FFT分析与算法实现

时间抽取的基2快速傅里叶变换FFT分析与算法实现

离散时间信号的基2快速傅里叶变换FFT (时间抽取)蝶形算法实现一、一维连续信号的傅里叶变换连续函数f(x)满足Dirichlet (狄利克雷)条件下,存在积分变换:正变换:2()()()()j ux F u f x e dx R u jI u π+∞--∞==+⎰ 反变换:2()()j ux f x F u e du π+∞-∞=⎰其中()()cos(2)R u f t ut dt π+∞-∞=⎰,()()sin(2)I u f t ut dt π+∞-∞=-⎰定义幅值、相位和能量如下:幅度:1222()()()F u R u I u ⎡⎤⎡⎤=+⎣⎦⎣⎦ 相位:()arctan(()/())u I u R u ϕ= 能量:22()()(E u R u I u =+)二、一维离散信号的傅里叶变换将连续信号对自变量进行抽样得到离散信号(理想冲击抽样脉冲),利用连续信号的傅里叶变换公式得到离散时间傅里叶变换DTFT ;再利用周期性进行频域抽样,得离散傅里叶变换DFT (详情参考任何一本《数字信号处理》教材)。

DFT 变换如下:正变换:12/0()(),0,1,2,1N j ux Nx F u f x eu N π--===-∑。

反变换:12/01()(),0,1,2,1N j ux Nu f x F u ex N Nπ-===-∑。

DFT 是信号分析与处理中的一种重要变换,因为计算机等数字设备只能存储和处理离散数据(时域、频域)。

因直接计算DFT 的计算量大(与变换区间长度N 的平方成正比,当N 较大时,计算量太大),所以在快速傅里叶变换(简称FFT)出现以前,直接用DFT 算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。

直到1965年发现了DFT 的一种快速算法(快速傅里叶变换,即FFT )以后,情况才发生了根本的变化。

FFT 有时间抽取和频率抽取两种,下面介绍时间抽取FFT 。

三、时间抽取的基2快速傅里叶变换FFT令2j NN W eπ-=,则2jkm km NNWeπ-=称为旋转因子,把DFT 正变换改写为:1[][],0,1,1N km N k F m f k W m N -===-∑将函数记作x ,变换后为X ,则为:10[][],0,1,1N kmN k X m x k W m N -===-∑时间抽取的FFT 算法利用了旋转因子的三个性质:周期性、对称性和可约性。

快速傅里叶变换MATLAB代码实现

快速傅里叶变换MATLAB代码实现

1 概述2 代码3 算例1 概述任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的余弦(或正弦)波信号的无限叠加。

FFT (Fast Fourier Transform )是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。

对于包含 个均匀采样点的向量 ,其傅里叶变换定义为式中:,为虚数单位为什么做FFT :(1)有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征(频率,幅值,初相位);(2)FFT 可以将一个信号的频谱提取出来,进行频谱分析,为后续滤波准备;(3)通过对一个系统的输入信号和输出信号进行快速傅里叶变换后,两者进行对比,对系统可以有一个初步认识。

2 代码function [ExtractedSignal]=FFTransform(OriginalSignal,T,Frequency,varargin)% description:% [ExtractedSignal]=FFTransform(OriginalSignal,T,Frequency,Threshold)% 快速傅里叶变换提取信号% input:% OriginalSignal-----观测值序列% T------------------采样间隔% Frequency----------欲提取的信号频率,向量% varargin-----------可选参数Threshold ,频率阈值,默认为1e-6,% 原始信号频率与给定频率差值大于该阈值则予以剔除% output:% ExtractedSignal-----FFT 变换后提取的信号%%p =inputParser;addOptional(p,'Threshold',1e-6);parse(p,varargin{:});Threshold =p.Results.Threshold;12345678910111213141516171819203 算例假设一个随时间t 变化的信号。

按时间抽取的基2FFT算法分析

按时间抽取的基2FFT算法分析

按时间抽取的基2FFT算法分析基2FFT算法是一种快速傅里叶变换算法,它通过将傅里叶变换的计算复杂度从O(n^2)降低到O(nlogn),大大提高了傅里叶变换的效率。

基2FFT算法的核心思想是将一个长度为n的序列分成长度为n/2的两个子序列,并分别做傅里叶变换。

然后将两个子序列的傅里叶变换结果合并起来,得到原始序列的傅里叶变换结果。

具体来说,基2FFT算法的步骤如下:1.如果输入序列长度为1,则返回输入序列作为傅里叶变换结果。

2.将输入序列按奇偶位置分为两个子序列。

3.对两个子序列分别递归地应用基2FFT算法,得到它们的傅里叶变换结果。

4.根据蝶形算法,将子序列的傅里叶变换结果合并起来,得到原始序列的傅里叶变换结果。

基2FFT算法通过不断将序列分成两半的方式,将傅里叶变换的计算复杂度从O(n^2)降低到O(nlogn)。

在每一层递归中,需要进行O(n)次计算,而递归的层数为logn,因此总的时间复杂度为O(nlogn)。

基2FFT算法的关键之一是蝶形算法。

蝶形算法是一种合并子序列傅里叶变换结果的方法。

在每一层递归中,对于每个位置k,需要计算一个长度为n的序列上的k点DFT。

根据蝶形算法,可以将这个计算分成两个部分:计算序列中偶数位置上的点DFT和计算序列中奇数位置上的点DFT,并通过一些乘法和加法操作合并起来。

这样做可以大大减少计算量,提高计算效率。

基2FFT算法还可以通过多线程或并行处理来进一步提高效率。

由于基2FFT算法具有递归结构,可以将不同的递归层分配给不同的线程或处理器来并行进行计算,从而加快计算速度。

基2FFT算法在数字信号处理、图像处理、通信系统和科学计算等领域有着广泛的应用。

它的高效性和快速运算速度使得它成为处理大规模数据的重要工具。

综上所述,基2FFT算法通过将傅里叶变换的计算复杂度从O(n^2)降低到O(nlogn),大大提高了傅里叶变换的效率。

它采用递归分治的思想,通过分解和合并操作来实现傅里叶变换的计算。

FFT快速傅里叶变换(蝶形算法)详解概要

FFT快速傅里叶变换(蝶形算法)详解概要


因此通过一次分解后,运算工作量减少了差 不多一半。

9
5.3.1 算法原理
设N=2L,将x(n)按 n 的奇偶分为两组:
x(2r ) x1 (r )
x(2r 1) x2 (r )
r
N =0,1,…, 1 2

X (k ) DFT [ x(n)] x(n)WNnkn 0N 1n 0 n为偶数
x(n)W
N 1
WN0
1 WN
WN2
3 WN
15
蝶形运算量比较

N点DFT的运算量
复数乘法次数: N2 复数加法次数: N(N-1)

分解一次后所需的运算量=2个N/2的DFT+ N/2蝶形:
复数乘法次数: 2*(N/2)2+N/2=N2/2+N/2 复数加法次数: 2*(N/2)(N/2-1)+2*N/2=N2/2
k X (k ) X1 (k ) WN X 2 (k )
蝶形运算式
蝶形运算信 号流图符号
因此,只要求出2个N/2点的DFT,即X1(k)和X2(k),再 经过蝶形运算就可求出全部X(k)的值,运算量大大减少。
14
以8点为例第一次按奇偶分解
以N=8为例, 分解为2个4点 的DFT,然后 做8/2=4次蝶形 运算即可求出 所有8点X(k)的 值。
结论:当N很大时,其运算量很大,对实时性很强的信号 处理来说,要求计算速度快,因此需要改进DFT的计算 方法,以大大减少运算次数。
7
5.2.2 减少运算工作量的途径
nk 主要原理是利用系数 WN 的以下特性对DFT进行分解:
(1)对称性
k ( N n ) nk nk (WN ) WN WN

利用MATLAB编写FFT快速傅里叶变换

利用MATLAB编写FFT快速傅里叶变换

一、实验目的1.利用MATLAB 编写FFT 快速傅里叶变换。

2.比较编写的myfft 程序运算结果与MATLAB 中的FFT 的有无误差。

二、实验条件PC 机,MATLAB7.0三、实验原理1. FFT (快速傅里叶变换)原理:将一个N 点的计算分解为两个N/2点的计算,每个N/2点的计算再进一步分解为N/4点的计算,以此类推。

根据DFT 的定义式,将信号x[n]根据采样号n 分解为偶采样点和奇采样点。

设偶采样序列为y[n]=x[2n],奇采样序列为z[n]=x[2n+1]。

上式中的k N W -为旋转因子N k j e /2π-。

下式则为y[n]与z[n]的表达式:2.蝶形变换的原理:下图给出了蝶形变换的运算流图,可由两个N/2点的FFT(Y[k]和Z[k]得出N点FFT X[k])。

同理,每个N/2点的FFT可以由两个N/4点的FFT求得。

按这种方法,该过程可延迟后推到2点的FFT。

下图为N=8的分解过程。

图中最右边的为8个时域采样点的8点FFTX[k],由偶编号采样点的4点FFT和奇编号采样点的4点得到。

这4点偶编号又由偶编号的偶采样点的2点FFT和奇编号的偶采样点的2点FFT产生。

相同的4点奇编号也是如此。

依次往左都可以用相同的方法算出,最后由偶编号的奇采样点和奇编号的偶采样点的2点FFT算出。

图中没2点FFT成为蝶形,第一级需要每组一个蝶形的4组,第二级有每组两个蝶形的两组,最后一级需要一组4个蝶形。

四、实验内容1.定义函数disbutterfly ,程序根据FFT 的定义:]2[][][N n x n x n y ++=、n N W N n x n x n z -+-=])2[][(][,将序列x 分解为偶采样点y 和奇采样点z 。

function [y,z]=disbutterfly(x)N=length(x);n=0:N/2-1;w=exp(-2*1i*pi/N).^n;x1=x(n+1);x2=x(n+1+N/2);y=x1+x2;z=(x1-x2).*w;2.定义函数rader ,纠正输出序列的输出顺序。

快速傅里叶变换FFT-时域转频域(附matlab程序)

快速傅里叶变换FFT-时域转频域(附matlab程序)

快速傅里叶变换FFT傅里叶变换是频谱分析、信号分析、线性系统分析的重要工具。

傅里叶变换在物理学、电子类学科、信号处理、声学、结构动力学等领域都有着广泛的应用。

将时域信息写成Fourier 级数:01()(cos sin )2T n n n a f t a n t b n t ωω∞==++∑ 222222022()d ,,2()cos (1,2,),2()sin (1,2,).T T TT TT T n T n T a f t t T Ta f t n t dt n Tb f t n t dt n T πωωω---======⎰⎰⎰其中 0001(1)[(0)(0)].2T T t f t f t ++-在间断点处,式右端级数收敛于引入欧拉公式=cos sin cos ,sin .22i i i i i e i e e e e i φφφφφφφφφ--++-==- 00,2,,1,2,3,,22n n n n n n a c a i b a i b c c n -=-+===令 则()in t T n n f t c e ω+∞=-∞=∑Fourier 级数的复指数形式具有明显的物理意义。

离散傅里叶变换DFT为数值计算n c ,需要进行离散,离散后的形式为()()()012/011N a T jn N k jn k t n a n c k t e dt k t e t T N t πωωω-+--⋅∆=≈∆=⋅∆⋅∆⋅∆∑⎰记()()()12/0N jnk N n X n k t eπω--==⋅∆∑考虑到()X n 本身以N 为周期,于是复数形式Fourier 级数展开式中()()102=102n N X n n N c N X N n n N⎧≤<⎪⎪⎨⎪+-≤<⎪⎩ 变换后的幅值/2n n C A == 真实幅值()22n n A C X n N==快速傅里叶变换FFTDFT 计算量大,为了降低计算量,在DFT 的基础上利用系数的对称性和周期性,将长序DFT 转为短序DFT 。

FFT快速傅里叶变换(蝶形算法)详解

FFT快速傅里叶变换(蝶形算法)详解

N A(k 2 ) X2(k)
W
k N
X (k N ) A(k N)
2
2
30
观察原位运算规律
31
蝶形运算两节点间的距离
蝶形运算两节点间的距离
以N=8为例: 第一级蝶形,距离为: 1 第二级蝶形,距离为: 2 第三级蝶形,距离为: 4
规律:对于共L级的蝶形而言,其m级蝶形运算的节 点间的距离为 2m1
算法原理
先把输入按n的顺序分成前后两半
再把输出X(k)按k的奇偶分组
设序列长度为N=2L,L为整数 前半子序列x(n) 后半子序列 x(n N )
2
0≤n≤
N 1 2
0≤n≤
N 1 2
34
5.4.1 算法原理
由DFT定义得
N1
X(k) x(n)WNnk n0
N/21
N1
x(n)W N nk x(n)W N nk
18
以8点为例第二次按奇偶分解
19
算法原理
对此例N=8,最后剩下的是4个N/4= 2点的DFT,2点
DFT也可以由蝶形运算来完成。以X3(k)为例。
N/41
1
X3(k)
x3(l)WNlk/4
x3
(
l
)W
lk N/
4
k=0, 1
l0
l0

X 3(0)x3(0)W 2 0x3(1 )x(0)W20x(4)x(0)WN0x(4)
可转化为
X(2r)N n / 20 1 x(n)x(nN 2) W N 2nrNn/ 201x(n)x(nN 2)W N n/2r
X (2 r 1 )N n / 2 0 1 [x(n ) x(nN 2)W ]N n (2 r 1 )N n/ 20 1{x[(n)x(nN 2)W ]N n}W N n2r

数字信号处理实验 matlab版 快速傅里叶变换(FFT)

数字信号处理实验 matlab版 快速傅里叶变换(FFT)

实验14 快速傅里叶变换(FFT)(完美格式版,本人自己完成,所有语句正确,不排除极个别错误,特别适用于山大,勿用冰点等工具下载,否则下载之后的word 格式会让很多部分格式错误,谢谢)XXXX 学号姓名处XXXX一、实验目的1、加深对双线性变换法设计IIR 数字滤波器基本方法的了解。

2、掌握用双线性变换法设计数字低通、高通、带通、带阻滤波器的方法。

3、了解MA TLAB 有关双线性变换法的子函数。

二、实验内容1、双线性变换法的基本知识2、用双线性变换法设计IIR 数字低通滤波器3、用双线性变换法设计IIR 数字高通滤波器4、用双线性变换法设计IIR 数字带通滤波器三、实验环境MA TLAB7.0四、实验原理1、实验涉及的MATLAB 子函数(1)fft功能:一维快速傅里叶变换(FFT)。

调用格式:)(x fft y =;利用FFT 算法计算矢量x 的离散傅里叶变换,当x 为矩阵时,y 为矩阵x每一列的FFT 。

当x 的长度为2的幂次方时,则fft 函数采用基2的FFT 算法,否则采用稍慢的混合基算法。

),(n x fft y =;采用n 点FFT 。

当x 的长度小于n 时,fft 函数在x 的尾部补零,以构成n点数据;当x 的长度大于n 时,fft 函数会截断序列x 。

当x 为矩阵时,fft 函数按类似的方式处理列长度。

(2)ifft功能:一维快速傅里叶逆变换(IFFT)。

调用格式:)(x ifft y =;用于计算矢量x 的IFFT 。

当x 为矩阵时,计算所得的y 为矩阵x 中每一列的IFFT 。

),(n x ifft y =;采用n 点IFFT 。

当length(x)<n 时,在x 中补零;当length(x)>n 时,将x 截断,使length(x)=n 。

(3)fftshift功能:对fft 的输出进行重新排列,将零频分量移到频谱的中心。

调用格式:)(x fftshift y =;对fft 的输出进行重新排列,将零频分量移到频谱的中心。

快速傅里叶变换基2时间抽取FFT算法

快速傅里叶变换基2时间抽取FFT算法

7.4实验4:快速傅里叶变换-基2时间抽取FFT 算法matlab 实现7.4.1实验目的1.练习利用matlab6.5中工具箱中的信号处理函数2.熟悉快速傅里叶变换的基本原理3.熟悉基2DIT-FFT 运算的MATLAB 程序并运用7.4.2涉及函数信号处理函数X=fft(x)或者X=fft(x,N):自定义功能函数function y=myfft(xr,n)7.4.3实验原理与方法1 DIT-FFT 算法的基本原理有限长序列x (n )的N 点DFT 定义为:∑-==10 )()(N n n k N W n x k X ,式中j N eW π2-=,其整数次幂简称为旋转因子。

N 符合2的整数幂,N 为2的几次幂,则需要进行几次分解。

碟形运算流图符号如下:2 DIT-FFT 算法的运算规律及编程思想为了编写DIT-FFT 算法的运算程序,首先要分析其运算规律,总结编程思想并绘出程序框图。

由右图可知,DIT-FFT 算法的运算过程很有规律。

2.1 原位计算对M N 2=点的FFT 共进行M 级运算,每级由N /2个蝶形运算组成。

在同一级中,每个蝶的输入数据只对本蝶有用,且输出节点与输入节点在同一水平线上,这就意味着每算完一个蝶后,所得数据可立即存入原输入数据所占用的数组元素(存储单元),这种原位(址)计算的方法可节省大量内存。

2.2 蝶形运算实现FFT 运算的核心是蝶形运算,找出蝶形运算的规律是编程的基础。

for mm=1:m %将DFT 做m 次基2分解,从左到右,对每次分解作DFT 运算 Nmr=2^mm;u=1; %旋转因子u 初始化WN=exp(-j*2*pi/Nmr); %本次分解的基本DFT 因子WN =exp(-i*2*pi/Nmr)for n=1:Nmr/2 %本次跨越间隔内的各次碟形运算for k=n:Nmr:N %本次碟形运算的跨越间隔为Nmr=2^mmkp=k+Nmr/2; %确定碟形运算的对应单元下标(对称性)t=x(kp)*u; %碟形运算的乘积项x(kp)=x(k)-t; %碟形运算的加法项x(k)=x(k)+t;endu=u*WN; %修改旋转因子,多乘一个基本DFT 因子WN2.3 序列倒序为了保证运算输出的X (k )按顺序排列,要求序列x (n )倒序输入,即在运算前要先对输入的序列进行位序颠倒。

按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现

按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现

按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现基2FFT算法是一种快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的算法,在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用。

该算法通过将N个输入值分解成两个长度为N/2的DFT(离散傅里叶变换)来实现快速的计算。

本文将对基2FFT算法进行分析,并给出MATLAB实现。

基2FFT算法的主要思路是将输入序列分解成奇偶两个子序列,然后分别对这两个子序列进行计算。

具体步骤如下:1.将输入序列拆分成奇数位和偶数位两个子序列。

比如序列x[0],x[1],x[2],x[3]可以拆分成x[0],x[2]和x[1],x[3]两个子序列。

2. 对两个子序列分别进行DFT计算。

DFT的定义为:X[k] = Σ(x[n] * exp(-i * 2π * k * n / N)),其中k为频率的索引,N为序列长度。

3.对得到的两个DFT结果分别进行合并。

将奇数位子序列的DFT结果和偶数位子序列的DFT结果合并成一个长度为N的DFT结果。

4.重复以上步骤,直到计算结束。

基2FFT算法的时间复杂度为O(NlogN),远远小于直接计算DFT的时间复杂度O(N^2)。

这是因为基2FFT算法将问题的规模逐步减半,从而实现了快速的计算。

下面是MATLAB中基2FFT算法的简单实现:```matlabfunction X = myFFT(x)N = length(x);if N == 1X=x;%递归结束条件return;endeven = myFFT(x(1:2:N)); % 偶数位子序列的FFT计算odd = myFFT(x(2:2:N)); % 奇数位子序列的FFT计算W = exp(-1i * 2 * pi / N * (0:N/2-1)); % 蝶形因子temp = W .* odd; % 奇数位子序列的DFT结果乘以蝶形因子X = [even + temp, even - temp]; % 合并得到一个长度为N的DFT结果end```上述代码中,函数myFFT为基2FFT算法的MATLAB实现。

fft matlab代码

fft matlab代码

fft matlab代码FFT即快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform),是求解信号频谱的一种有效方法。

本文将介绍如何使用MATLAB进行FFT,包括转换数据输入格式、计算FFT、绘制频谱图等步骤。

一、导入数据MATLAB中,可以通过load命令将文本文件(.txt)中的数据导入到工作区中。

在导入数据之前,应先浏览一下数据文件,确定数据格式。

在这个例子中,我们加载一个文本文件(data.txt),该文件包含1000个采样点,每个采样点用单精度浮点数(float)格式表示。

数据可以将它们存储在一个列向量中。

代码如下:```data = load('data.txt');```二、计算FFT在MATLAB中,可以使用fft函数计算FFT。

计算结果为一个复数向量,其中第一个元素为直流分量,后面的元素是频谱(正弦和余弦)的值。

为了方便分析,我们还可以对FFT进行中心化处理,用fftshift函数将直流分量移动到向量的中央。

三、计算频率轴FFT生成的频率轴是0到采样率(sampling rate)的一半。

例如,在本例中,采样率为1000Hz,因此FFT生成的频率轴将从0Hz到500Hz。

我们可以使用linspace函数生成一个与FFT向量Y相同长度的频率向量。

这个向量将从-500Hz到499Hz。

为了使频谱更加直观,我们可以将频率向量归一化为采样率的一半。

```N = length(data);fs = 1000;f = linspace(-fs/2,fs/2,N);```四、绘制频谱MATLAB中,可以使用plot函数绘制频谱图。

需要注意的是,FFT结果是一个复数向量,我们需要取其幅度值(即FFT结果的绝对值)。

相信通过本文的介绍,大家可以掌握使用MATLAB进行FFT的基本方法。

基2DIT-FFT的MATLAB实现

基2DIT-FFT的MATLAB实现
WN/21
L=2
X2(1) X2(2) X2(3)
0
WN1
WN2
WN3
L=3
N=8点DIT-FFT运算流图
X (0) X (1)
X (2) X (3)
X (4) X (5)
X (6) X (7)
基2FFT算法
x(0)
x(4)
WN0
x(2)
x(6) WN0
x(1)
x(5)
WN0
x(3)
x(7)
WN0
• 1984年,提出了分裂基快速算法,使运算效率进一步提高;
基2FFT算法
考虑x(n)为复数序列
1、直接计算DFT
的一般情况,对某一
长度为N的有限长序x(n)的DFT为: 个k值,直接按上式
N 1
计算X(k)值需要N次
X (k) x(n)WNkn, k 0,1,, N 1 n0
WN
k 2

X 6 (k ),
k 0,1,, N 4 1;
基2FFT算法
x(0) x(4)
N/4 DFT

X3(0) X3(1)
X1(0) X1(1)
X (0) X (1)
x(2) x(6)
x(1) x(5)
N/4 DFT

X4(0) X4(1) WN/20
N/4 DFT

X5(0)
WN/2
XL (J)= XL-1(J)+ WNp X L-1 (J+B)
X L-1 (J+B)
WNp
XL (J) = XL-1(J)WNp X L-1 (J+B)
p=J×2M-L, J=0,1,2,… ,2L-1-1

快速傅里叶变换(FFT)算法原理及代码解析

快速傅里叶变换(FFT)算法原理及代码解析

快速傅里叶变换(FFT)算法原理及代码解析•FFT与DFT关系:快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是离散傅里叶(DFT)变换的一种快速算法,简称FFT,通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域;FFT(快速傅里叶变换)其本质就是DFT,只不过可以快速的计算出DFT结果,它只是傅立叶变换算法实现过程的一种改进。

要弄懂FFT,必须先弄懂DFT,DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写,咱们先来简单讨论一下DFT。

DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域,而且时域和频域都是离散的,通俗的说,可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成,求出的结果就是这些正弦波的幅度和相位。

•DFT的公式:其中X(k)表示DFT变换后的数据,x(n)为采样的模拟信号,公式中的x(n)可以为复信号,实际当中x(n)都是实信号,即虚部为0,此时公式可以展开为:那么,对于一个的序列进行不断分解,就可以得出如下所谓的蝶形图:•FFT处理蝶形运算蝶形运算的规律:同一级中所有蝶形的输入点在同一竖直线上,意味着我们可以按级来运算,对于M级的蝶形,编个M次循环就好了;所有数据点在运算后不会窜位,即计算后可以将结果存入原来的地址空间。

每级N/2个蝶都需要用到系数WN,这里称它为旋转因子。

我们来观察旋转因子WN的规律。

以8点的蝶形图为例:可见,第L级的旋转因子为:可以看到,每个蝶的两个输入点下标跨度是不一样的。

比如第一级中是相邻两个数据作蝶运算,第二级中是两个输入点隔开一个点,而第三级隔开三个点。

不难找到规律:第L级中,第二个输入点的坐标是第一个点的坐标+space,space=Math.Pow(2, L)=num。

FFT的算法是写一个三重循环:•第一重循环对每一级运算(每级含num=Math.Pow(2, L)个蝶形);•第二重对每一个旋转因子对应的蝶运算,那么有几个蝶呢?很简单,每级都应该有N/2个蝶,而每个因子对应N/2 / num个蝶;•第三重循环对每个蝶进行计算,需要注意的一是循环下标起始点的位置,二是每次计算需要申明临时变量来保存输入数据点。

MATLAB实现快速傅里叶变换的原理和基本代码

MATLAB实现快速傅里叶变换的原理和基本代码

MATLAB实现快速傅里叶变换的原理和基本代码
作者:头铁的小甘
快速傅里叶变换原理
在分析和处理信号时,一般需要将信号时域转换到频域空间表示,这样可以清楚知道信号的频率成分分布,也便于对其进行信息提取,滤波、去噪等操作。

由于计算复杂和繁琐,一般采取计算机进行计算和处理,为了提高计算速率,快速傅里叶变换应运而生,大大减少计算机的乘法操作,因此大幅度减少计算时间。

快速傅里叶变化的主要原理采用蝶形运算进行表示,如下图所示
N=8需三级蝶形运算N=23=8,由此可知,N=2M共需M级蝶形运算,而且每级都由N/2个蝶形运算组成,每个蝶形运算需要一次复乘和两次复加。

这就是快速傅里叶变换算法的简单原理。

时域——频域对应
在进行快速傅里叶时,数据的时域和频域怎样对应起来是一个重要的方面。

基本原理如下
模拟数据进行采样成离散时间,便于计算机操作,采样满足奈奎斯特定理,所以采样间隔就是1/fs,fs是采样频率。

对于频域来说:总长应该是采样频率,步长应该为fs/n,n是数据样本的数据长度。

对应原理图如下所示
Matlab快速傅里叶变换基本代码
结果显示
按照三角函数的傅里叶变换,图中可以看到幅频特性应该是在f=100Hz是呈现狄拉克函数(冲激函数),数据点越多越满足结果。

matlab快速傅里叶变化

matlab快速傅里叶变化

matlab快速傅里叶变化动词在MATLAB中进行快速傅里叶变换(FFT)的基本步骤如下:1. 输入要变换的信号数据,存储为一个向量或矩阵。

2. 根据输入数据长度,计算变换需要的点数N,通常选择2的幂次方。

3. 对输入数据进行窗函数处理(可选)。

4. 使用MATLAB自带的fft函数进行快速傅里叶变换,得到频谱数据。

5. 对频谱数据进行幅值谱和相位谱的分离并进行可视化。

以下是一个示例代码:```matlab% 生成输入信号Fs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间轴f1 = 10; % 信号频率f2 = 70;x = cos(2*pi*f1*t) + cos(2*pi*f2*t);% 进行快速傅里叶变换N = 2^nextpow2(length(x)); % 点数选择2的幂次方X = fft(x,N); % 傅里叶变换% 可视化频谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率轴mag = abs(X); % 幅值谱phs = angle(X); % 相位谱subplot(211)plot(f,mag)title('Amplitude Spectrum')xlabel('Frequency (Hz)')ylabel('Magnitude')subplot(212)plot(f,phs)title('Phase Spectrum')xlabel('Frequency (Hz)')ylabel('Phase (radians)')```运行上述代码,将得到输入信号的幅值谱和相位谱的可视化结果。

MATLAB中的快速傅里叶变换(FFT)是一种用于高效计算信号频域表示的算法。

它利用了傅里叶变换的对称性和循环卷积定理,使得计算复杂度从$O(n^2)$降至$O(n\log n)$,在处理大量数据时表现出良好的效率。

MATLAB编写的fft2程序更新版

MATLAB编写的fft2程序更新版

快速傅立叶变换(时域抽取基二fft )1. 编程思想根据快速傅立叶变换的信号流图可知,可将整个过程中所有的数据组成一个二维数组data(N,M+1),数组共有N 行,M+1列(傅立叶变换分为M=log2(N)级,再加上第一级倒序数组输入,则共有M+1列)。

除第一列单独赋值外,其余列则按照共同的规律来赋值。

这里则详细说明其的规律性。

(1)对于第k 列(k>1):可分为2^(M+1-k)个计算单元,各计算单元间相互独立进行离散傅里叶变换。

(2)对于第k 列的第Mblock 个计算单元该单元总共含有2^(k-1)个数,数据的起始项是:data( (1+(Mblock-1)*2^(k-1)),k ),结束项是data( ( (Mblock)*2^(k-1)),k )(3)每个计算单元又可分为2^(k-2)个计算组,即蝶形单元对于每个组可以运用蝶形运算则第k 列的第Mblock 个计算单元的第grop 个计算组的两个元素的下表分别为: (Mblock-1)*2^(k-1)+grop 与(Mblock-1)*2^(k-1)+grop+2^(k-2)碟形单元所出现的系数为:121--grop k W然后根据蝶形运算便可进行程序的编写。

通过上述方法在MA TLAB 下编程,大概在35行左右,还包括倒序的程序在里面。

%DIT(时间抽取的基二FFT 算法程序)%程序输入为x(n),输出为y(n),要求n 是2的整数次幂function y=b2fft(x)N=length(x);L=log2(N);rev_x=zeros(1,N);for m=0:N-1bit_str=dec2bin(m); %将i 变成2进制数,为倒序操作做准备 dec2bin()将十进制数变成二进制数,结果为一字符串if length(bit_str)<LZ=zeros(1,(L-length(bit_str))); %保证倒序操作的成功,要求二进制位数始终是 N Z_str=num2str(Z); %将数字变为字符串bit_str=[Z_str,bit_str];endit_str=fliplr(bit_str); %fliplr 其作用是将一个数组的行倒置,而列的顺序则不变,倒置的意思是倒序显示rev_x(m+1)=x(bin2dec(it_str)+1);enddata=zeros(N,L+1);%进行第一级赋值data(:,1)=rev_x;%进行第K级赋值for k=2:L+1 %多少级(第一级为倒序后的数组)for Mblock=1:2^(L+1-k) %每级多少个块for grop=1:2^(k-2) %每个块分成多少个组coeff=cos(2*pi*(grop-1)/(2^(k-1)))-sin(2*pi*(grop-1)/(2^(k-1)))*i;data((Mblock-1)*2^(k-1)+grop,k)=data((Mblock-1)*2^(k-1)+grop,k-1)+coeff*data((Mblock-1)*2^(k-1)+grop+2^( k-2),k-1);data((Mblock-1)*2^(k-1)+grop+2^(k-2),k)=data((Mblock-1)*2^(k-1)+grop,k-1)-coeff*data((Mblock-1)*2^(k-1)+g rop+2^(k-2),k-1);endendend%输出L+1级数据,为傅立叶变换后的数据y=data(:,L+1);。

快速傅里叶变换_蝶形运算_按频率抽取基2-fft算法_MATLAB代码

快速傅里叶变换_蝶形运算_按频率抽取基2-fft算法_MATLAB代码

function y=MyFFT_FB(x,n)%MYFFT_TB:My Fast Fourier Transform Frequency Based%按频率抽取基2-fft算法%input:% x -- 输入的一维样本% n -- 变换长度,缺省时 n=length(x) 当n小于x数据长度时,x数据被截断到第n个数据% 当n大于时,x数据在尾部补0直到 x 含n个数据%output:% y -- 1*n的向量,快速傅里叶变换结果%variable define:% N -- 一维数据x的长度% xtem -- 临时储存x数据用% m,M -- 对N进行分解 N=2^m*M,M为不能被2整除的整数% two_m -- 2^m% adr -- 变址,1*N的向量% l -- 当前蝶形运算的级数% W -- 长为 N/2的向量,记录 W(0,N),W(1,N),...W(N/2-1,N)% d -- 蝶形运算两点间距离% t -- 第l级蝶形运算含有的奇偶数组的个数% mul -- 标量,乘数% ind1,ind2 -- 标量,下标% tem -- 标量,用于临时储存%参考文献:% 81c 输入参数个数检查msg=nargchk(1,2,nargin);error(msg);%% 输入数据截断或加0N=length(x);if nargin==2if N<n % 加0xtem=x;x=zeros(1,n);x(1:N)=xtem;N=n;else % 截断xtem=x;x=xtem(1:n);N=n;endend%% 对N进行分解 N=2^m*M[m,M]=factorize(N);two_m=N/M;%% 变换if m~=0%% 如果N可以被2整除adr=address(m,M,two_m);y=x; % 蝶形运算级数 l=m 时%% 计算W向量W=exp(-2*pi*i* ( 0:N/2-1 ) /N);%% 蝶形运算d=N/2;t=1;for l=1:m% 加for ii=0:t-1ind1=ii*2*d+1;ind2=ind1+d;for r=0:d-1tem=y(ind1)+y(ind2);y(ind2)=y(ind1)-y(ind2);y(ind1)=tem;ind1=ind1+1;ind2=ind2+1;endend% 乘for r=0:d-1mul=W(r*t+1);for ii=0:t-1y(ii*2*d+d+1+r) = y(ii*2*d+d+1+r)*mul;endendd=d/2;t=t*2;end%% 直接傅里叶变换if M~=1 % N 分解含有非2因数M时,对y中每M个数据做直接傅里叶变换 for ii=1:two_my((ii-1)*M+1 : ii*M ) = DDFT( y((ii-1)*M+1 : ii*M ) );end%% 变址输出y=y(adr+1);else%% 如果N 不能被2整除y=DDFT(x);endend%% 内嵌函数 ====================================================== function y=DDFT(x)%% 直接离散傅里叶变换%input:% x -- 样本数据,N维向量%output:% y -- N维向量%参考文献:% 结构动力学,克拉夫,P82% variable define% s -- sum,用于求和N=length(x);y=zeros(size(x));for n=1:Ns=0;for m=1:Ns=s+x(m)*exp( -i*2*pi*(m-1)*(n-1)/N );endy(n)=s;endendfunction [m,M]=factorize(N)%% 对N分解m=0;while trueif mod(N,2)==0m=m+1;N=N/2;elsebreak;endendendfunction adr=address(m,M,two_m)%% 变址% b -- 2^m * m 的矩阵,用来存储二进制数据% ds -- 数,公差adr=zeros(two_m,M);b=de2bi(0:two_m-1,m);%转换为2进制注:matlab中二进制[0 1 1]=6 b=b(:,end:-1:1);% 逆序adr(:,1)=bi2de(b);%2进制转换为10进制if M~=1ds=two_m;adr=adr(:,1)*ones(1,M);adr=adr+ds*ones(size(adr,1),1)*(0:M-1);adr=reshape(adr',1,[]);endend。

基于Matlab的时间抽取基2FFT算法

基于Matlab的时间抽取基2FFT算法

基于Matlab的时间抽取基2FFT算法基于Matlab的时间抽取基2FFT算法function y=myditfft(x)%本程序对输入序列实现DIT-FFT基2算法,点数取大于等于长度的2的幂次%------------------------------------% Leo's fft program(改编网上的一个程序)%------------------------------------m=log2(2^nextpow2(length(x))); %求的x 长度对应的2的最低幂次mN=2^m;if length(x)<Nx=[x,zeros(1,N-length(x))]; %若长度不是2的幂,补0到2的整数幂endx;%--------------------------------------------------------------------------%对输入序列进行倒序%如果输入序列的自然顺序号I用二进制数(例如n2n1n0)表示%则其倒位序J对应的二进制数就是(n0n1n2),这样,在原来自然顺序时应该放x(I)的%单元,现在倒位序后应放x(J)。

%--------------------------------------------------------------------------%以下程序相当于以下程序:%nxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; %求1:2^m数列的倒序%y=x(nxd);%将倒序排列作为初始值%--------------------------------------------------------------------------NV2=N/2;NM1=N-1;I=0;J=0;while I<NM1if I<JT=x(J+1);x(J+1)=x(I+1);x(I+1)=T;endK=NV2;while K<=JJ=J-K;K=K/2;endJ=J+K;I=I+1;endx;%--------------------------------------------------------------------------%以下程序解释:%第一级从x(0)开始,跨接一阶蝶形,再取每条对称%第二级从x(0)开始,跨接两阶蝶形,再取每条对称%第m级从x(0)开始,跨接2^(m-1)阶蝶形,再取每条对称....%--------------------------------------------------------------------------formm=1:m%将DFT做m次基2分解,从左到右,对每次分解作DFT运算 Nmr=2^mm;u=1;%旋转因子u初始化WN=exp(-j*2*pi/Nmr);%本次分解的基本DFT因子WN=exp(-i*2*pi/Nmr)forn=1:Nmr/2 %本次跨越间隔内的各次碟形运算fork=n:Nmr:N %本次碟形运算的跨越间隔为Nmr=2^mmkp=k+Nmr/2;%确定碟形运算的对应单元下标(对称性)t=x(kp)*u;%碟形运算的乘积项x(kp)=x(k)-t;%碟形运算的加法项x(k)=x(k)+t;endu=u*WN;%修改旋转因子,多乘一个基本DFT因子WNend。

按时间抽取的基2FFT算法分析与MATLAB实现

按时间抽取的基2FFT算法分析与MATLAB实现

按时间抽取的基2FFT算法分析与MATLAB实现基2FFT算法(Fast Fourier Transform)是一种高效的离散傅里叶变换(DFT)算法,其时间复杂度为O(NlogN),其中N为输入数据的大小。

该算法利用了DFT的对称性质以及分治的思想,通过将一个大规模的DFT问题分解为若干个规模较小的DFT问题来加快计算速度。

基2FFT算法的实现步骤如下:1.输入N个复数序列x(n),其中n取值范围为0到N-12.如果N为1,直接返回x(n)。

3. 将x(n)分为两个子序列,分别为x_odd(n)和x_even(n),其中x_odd(n)包含所有奇数索引的元素,x_even(n)包含所有偶数索引的元素。

4. 对x_odd(n)和x_even(n)分别进行基2FFT变换,递归地计算它们的DFT结果。

5. 根据DFT的对称性,计算出x(k)的前半部分和后半部分的值,其中k为频率索引,取值范围为0到N/2-1、具体计算方法是将x_odd(k)和x_even(k)与旋转因子W_N^k相乘,可通过以下公式计算:x(k) = x_even(k) + W_N^k * x_odd(k)x(k+N/2) = x_even(k) - W_N^k * x_odd(k)其中W_N^k = e^(-j*2*pi*k/N)为旋转因子。

6.返回x(k)作为输出结果。

基2FFT算法的MATLAB实现如下:```matlabfunction X = myfft(x)N = length(x);if N == 1X=x;%如果序列长度为1,直接返回原始序列returnendx_even = myfft(x(1:2:end)); % 奇数索引的元素序列x_odd = myfft(x(2:2:end)); % 偶数索引的元素序列W_N = exp(-2i * pi / N); % 计算旋转因子X = zeros(1, N); % 保存DFT结果for k = 0:N/2-1X(k+1) = x_even(k+1) + W_N^k * x_odd(k+1);X(k+1+N/2) = x_even(k+1) - W_N^k * x_odd(k+1); endend```该实现使用了递归的方式计算DFT,首先对输入序列进行分解,然后递归地计算子序列的DFT结果,并根据对称性将结果合并到一起。

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function y=MyFFT_TB(x,n)
%MYFFT_TB:My Fast Fourier Transform Time Based
%按时间抽取基2-fft算法
%input:
% x -- 输入的一维样本
% n -- 变换长度,缺省时n=length(x) 当n小于x数据长度时,x数据被截断到第n个数据% 当n大于时,x数据在尾部补0直到x 含n个数据
%output:
% y -- 1*n的向量,快速傅里叶变换结果
%variable define:
% N -- 一维数据x的长度
% xtem -- 临时储存x数据用
% m,M -- 对N进行分解N=2^m*M,M为不能被2整除的整数
% two_m -- 2^m
% adr -- 变址,1*N的向量
% l -- 当前蝶形运算的级数
% W -- 长为N/2的向量,记录W(0,N),W(1,N),...W(N/2-1,N)
% d -- 蝶形运算两点间距离
% t -- 第l级蝶形运算含有的奇偶数组的个数
% mul -- 标量,乘数
% ind1,ind2 -- 标量,下标
% tem -- 标量,用于临时储存
%参考文献:
% /view/fea1e985b9d528ea81c779ee.html
%% 输入参数个数检查
msg=nargchk(1,2,nargin);
error(msg);
%% 输入数据截断或加0
N=length(x);
if nargin==2
if N<n % 加0
xtem=x;
x=zeros(1,n);
x(1:N)=xtem;
N=n;
else % 截断
xtem=x;
x=xtem(1:n);
N=n;
end
end
%% 对N进行分解N=2^m*M
[m,M]=factorize(N);
two_m=N/M;
%% 变换
if m~=0
%% 如果N可以被2整除
adr=address(m,M,two_m);
y=x(adr+1); % 蝶形运算级数l=m 时
if M~=1 % N 分解含有非2因数M时,对y中每M个数据做直接傅里叶变换for ii=1:two_m
y((ii-1)*M+1 : ii*M ) = DDFT( y((ii-1)*M+1 : ii*M ) );
end
end
%% 计算W向量
W=exp(-2*pi*i* ( 0:N/2-1 ) /N);
%% 蝶形运算
d=M;
t=N/2/d;
for l=m:-1:1
% 乘
for r=0:d-1
mul=W(r*t+1);
for ii=0:t-1
y(ii*2*d+d+1+r) = y(ii*2*d+d+1+r)*mul;
end
end
% 加
for ii=0:t-1
ind1=ii*2*d+1;
ind2=ind1+d;
for r=0:d-1
tem=y(ind1)+y(ind2);
y(ind2)=y(ind1)-y(ind2);
y(ind1)=tem;
ind1=ind1+1;
ind2=ind2+1;
end
end
d=2*d;t=t/2;
end
else
%% 如果N 不能被2整除
y=DDFT(x);
end
end
%% 内嵌函数====================================================== function y=DDFT(x)
%% 直接离散傅里叶变换
%input:
% x -- 样本数据,N维向量
%output:
% y -- N维向量
%参考文献:
% 结构动力学,克拉夫,P82
% variable define
% s -- sum,用于求和
N=length(x);
y=zeros(size(x));
for n=1:N
s=0;
for m=1:N
s=s+x(m)*exp( -i*2*pi*(m-1)*(n-1)/N );
end
y(n)=s;
end
end
function [m,M]=factorize(N)
%% 对N分解
m=0;
while true
if mod(N,2)==0
m=m+1;
N=N/2;
else
M=N;
break;
end
end
end
function adr=address(m,M,two_m)
%% 变址
% b -- 2^m * m 的矩阵,用来存储二进制数据
% ds -- 数,公差
adr=zeros(two_m,M);
b=de2bi(0:two_m-1,m);%转换为2进制注:matlab中二进制[0 1 1]=6 b=b(:,end:-1:1);% 逆序
adr(:,1)=bi2de(b);%2进制转换为10进制
if M~=1
ds=two_m;
adr=adr(:,1)*ones(1,M);
adr=adr+ds*ones(size(adr,1),1)*(0:M-1);
adr=reshape(adr',1,[]);
end
end
联系方式:matrixsuper@。

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