Технологии опережают все, разработки в секторе технологий позволяют цифровому миру быть более эффективным день ото дня. Компьютеры являются такими примерами, в которых система может выглядеть простой или доступной, но внутренняя обработка довольно сложна.
Все, что видно на экране компьютера или ноутбука, не просто напрямую связано с тем, что набирает человек; скорее, он включает в себя несколько модулей, которые помогают обрабатывать ввод и преобразовывать его в читаемый вывод.
DSP - это аббревиатура от цифровой обработки сигналов, которая позволяет преобразовывать входные данные в читаемый текст или четкое видимое изображение. Каждый ввод - это некоторые другие формы данных или информации, поэтому DSP позволяет это преобразование.
Внутри DSP есть разные компоненты разных типов, которые по-разному работают в своем блоке, есть разные инструменты, которые помогают в преобразовании частоты и сигналов. Некоторые из них - это преобразование Фурье, преобразование Лапласа, z-преобразование и т. Д.
БПФ против ДПФ
Разница между БПФ и ДПФ заключается в том, что БПФ улучшает работу ДПФ. Оба они являются частью системы Фурье или преобразования, но их работы отличаются друг от друга.
Таблица сравнения БПФ и ДПФ
| Параметры сравнения | БПФ | ДПФ |
| Полная форма | Быстрое преобразование Фурье | Дискретное преобразование Фурье |
| Определение | Объединение нескольких вычислительных методов, включая ДПФ. | Математический алгоритм, преобразующий временную область в компоненты частотной области. |
| Работа | Более быстрое вычисление | Установление взаимосвязи между временной и частотной областями |
| Приложения | Свертка, измерение напряжения и т. Д. | Спектральная оценка, убеждение и т. Д. |
| Версия | Быстрая версия | Дискретная версия |
Что такое БПФ?
Аббревиатура БПФ от быстрого преобразования Фурье, это математический алгоритм в компьютерах, который позволяет ускорить преобразования, сделанные с помощью ДПФ (дискретное преобразование Фурье). Это помогает снизить сложность вычислений.
БПФ широко используется при обработке сигналов. Это уменьшает количество вычислений, необходимых для N точек 2N2, до N log N, при этом LG является алгоритмом с основанием два. БПФ подразделяется на две категории: децимация по времени и децимация по частоте.
Алгоритм БПФ работает по-другому, переупорядочивая входные элементы в обратном порядке, а затем строит выходное преобразование (временное прореживание). Основная работа состоит в том, чтобы разбить преобразование длины N на два преобразования длины N / 2.
БПФ - это алгоритм, который обсуждался Кули и Турцией в 1965 году, но критическая факторизация этого алгоритма описана Гауссом в 1805 году, то есть Кули и Тьюки. Гаусс шаг за шагом описал факторизацию.
Работу БПФ можно объяснить на примере; если одна операция занимает 1 наносекунду, то быстрое преобразование Фурье сократит время до 30 секунд за счет вычисления дискретного преобразования Фурье для размера задачи N = 10 * 9.
На жаргоне информатики быстрое преобразование Фурье (БПФ) сокращает количество вычислений, необходимых для размера проблемы N. В двух словах, быстрое преобразование Фурье - это математический алгоритм, который используется для быстрого и эффективного вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ).
Быстрое преобразование Фурье (БПФ) полезно для сокращения времени вычислений, выполняемых с помощью ДПФ, а эффективность БПФ видна в звуковой инженерии, сейсмологии или при измерении напряжения.
Что такое ДПФ?
DFT - это аббревиатура от Discrete Fourier transform, это математический алгоритм, который помогает обрабатывать цифровые сигналы путем вычисления спектра сигнала конечной длительности.
DFT работает путем преобразования N дискретных отсчетов времени в одинаковое количество дискретных частотных отсчетов. В некоторых приложениях форма временной области неприменима для сигналов, и в этом случае частотное содержание сигнала становится очень полезным.
Другой тип DFT - это IDFT, обозначающий обратное дискретное преобразование Фурье, хотя он работает очень похоже на DFT, поскольку он также преобразует N дискретных частотных отсчетов в такое же количество дискретных отсчетов времени.
Есть несколько обстоятельств, при которых частотная составляющая сигнала временной области. DFT работает в таких приложениях, как LC-генераторы, чтобы увидеть, сколько шума присутствует в произведенной синусоидальной волне. Помимо оценки спектра, у DFT есть несколько других приложений в DSP, например, быстрая свертка.
Некоторые из свойств DFT: -
Есть и другие свойства DFT, которые включают: комплексно сопряженные свойства, круговой частотный сдвиг, умножение двух последовательностей, теорема Парсеваля и симметрия.
ДПФ или дискретное преобразование Фурье работает путем преобразования сигналов временной области в компоненты частотной области, поскольку представление цифровых сигналов в терминах их частотной составляющей важно в частотной области.
Это прямое исследование информации, закодированной в частотной фазе и амплитуде составляющей синусоиды. Например, человеческая речь и слух используют сигналы для такого рода кодирования, кроме того, DFT может определять частотную характеристику системы по ее импульсной характеристике и наоборот.
Основные различия между БПФ и ДПФ
Вывод
И БПФ, и ДПФ важны для методов вычислений и играют важную роль в преобразованиях.
БПФ и ДПФ являются частью DSP. БПФ работает и для ДПФ.
