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FFT太慢太死板?滑動DFT讓計算飛起來!

電子工程師 ? 來源:網(wǎng)絡整理 ? 2018-02-19 01:01 ? 次閱讀

引言:

本欄目旨在和大家分享電子設計中的各種技巧。這里是DSP、Electronic、Embedded以及FPGA共同構(gòu)成的“四維世界”。這里沒有長篇大論,助你“修煉成仙”的功法,只有一針見血,將問題“斬于馬下”的“秘技”。這里面的“秘技”雖說不能獨步天下,但足以給各位大俠的“修煉之路”提供借鑒。

簡介

在許多應用中信號在頻域中檢測或處理比在時域中有優(yōu)勢。有時優(yōu)勢就只是一個比較簡單或概念直白的算法,但頻域最大的難點往往是包含在快速傅里葉變換中的復雜度或延遲。如果在一個實時應用中頻域數(shù)據(jù)經(jīng)常更新,F(xiàn)FT的復雜性和延遲會成為實現(xiàn)系統(tǒng)目標和保持低成本、低功耗的一個主要障礙。許多現(xiàn)實應用,比如醫(yī)學成像、雷達、觸屏感應以及通信系統(tǒng),都使用頻域算法來檢測和處理信號。在許多實現(xiàn)中復雜性或功耗必須要低,同時要最小化延遲,在上述方面滑動DFT比FFT的頻域計算性能更好。

數(shù)學理論基礎

滑動DFT的推導是相當簡單的,并且和DFT完全等價。也就是說,滑動DFT算法相比傳統(tǒng)DFT或FFT算法沒有信息丟失或失真。下面有完整的推導過程,沒有興趣的讀者可以跳過這一節(jié),因為它容易讓人想睡覺。使用滑動DFT的基本前提是很長一段時域數(shù)據(jù)流在一個長度為N的比較短的轉(zhuǎn)換窗口里。以一幅頻譜圖為例,頻譜圖是對很長一段或連續(xù)的時域采樣數(shù)據(jù)流按照一定的間隔實施到長度為N的窗口的頻域轉(zhuǎn)換。

對于滑動DFT的推導,我們首先假設變換使用的是非常新的時域采樣,這樣的話一個長度為N的變換窗口將保持與時域數(shù)據(jù)流的每一次采樣同步。輸入采樣流用Xk表示,(其中k的范圍比N要廣)在每個K采樣輸入時都能實現(xiàn)長度為N的變換。按照DFT的傳統(tǒng)定義我們可以得到下面的第K個采樣的變換,其中f表示頻率,n表示長度為N的窗口中的標度:



滑動序列的下一次變換是第K+1個采樣,可以表示為:

下一步我們要做的是設p=n+1,用p代替等式二中的n+1,這樣p的范圍就是從1到n,而不是0到n-1。接下來計算和前面是一樣的,只是下標的范圍發(fā)生了變化。


第N個式子可以從總和中獨立出來表示。同時引入p=0的式子,只要在最后減去。這樣看上去雖然很不優(yōu)美,但是很有用:

上式可以被表示成:

在等式5中,由于f是整數(shù)值,所以Xk+N項的指數(shù)的值有且只有可能是1+j0,所以此項的值可化簡為Xk+N。
而方括號中的和式正是第K個采樣值的DFT,只是下標由n變?yōu)閜。因此,等式5可以表示為:

算法實現(xiàn)

等式6就是推導后得出的滑動DFT的表達式。第K+1變換的頻域值Xf,k+1可以從第k個變換的頻域值Xf,k遞歸計算而來。第K+1個采樣的頻域值可以用前一個采樣(第K個)的頻域值加上最新輸入的時域采樣值中的Xk+N與第K個采樣值中的Xk的差,再乘以就可以得到最新的輸出。

相比于使用FFT,滑動DFT的優(yōu)勢是非常明顯的?;瑒覦FT避免了很多不必要的運算,降低計算復雜性,節(jié)省了很多的計算資源,從而降低功耗。圖1表示了實現(xiàn)等式6的信號流程圖,它的初始延遲和相加是所有計算共用的,復數(shù)遞歸乘法以及累加在每個頻率值計算的時候被重復。


圖1 等式6的信號流程圖

滑動DFT的另一個優(yōu)點是如果不需要對每個輸入采樣進行變換的話,它可減少不必要的計算。例如,一個變換只需要M個采樣輸入,當所有的計算完成時,滑動DFT的計算復雜性是N×M,而FFT完成相同的工作的計算復雜性卻是N×log2(N)。

初始化

滑動DFT算法的遞歸性意味著需要一些初始化方法。要想輸出的Xf,k+1有效,那么Xf,k也必須是有效的。且每個輸出依賴于前N采樣輸入。有兩種常用的算法初始化方法:

1、在循環(huán)采樣數(shù)據(jù)之前,先使用0來刷新延遲線。類似地,如果緩沖寄存器復位,在循環(huán)數(shù)據(jù)之前,要重置信號路徑存儲器為0,完成刷新。當N個數(shù)據(jù)采樣完成循環(huán),輸出是有效的。

2、第一種方法中N個循環(huán)的初始化延遲可以通過前N個輸入采樣的FFT初始化Xf,k來避免。在一些系統(tǒng)中,特別是離線應用,這個方法很有優(yōu)勢。

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