离散傅里叶变换国内外研究现状_毕业论文

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离散傅里叶变换国内外研究现状

自1965年FFT变换出现以来,出现了很多种的DFT快速算法,如按时间抽取的(DIT)的FFT算法,按频率抽取的(DIF)的FFT算法,N为复数的FFT算法,分裂基的FFT算法,实序列的FFT算法,ZFFT算法等。也出现了一些新的算法。在FFT的影响下,人们开始对广义的快速发生了强烈的兴趣,进行了深入研究。出现了一系列的快速变换,如快速沃尔什变换,快速数论变换等。各种快速变换已成为数字信号处理的基本技术,但与快速FFT变换相比,还都存在着局限性。6206
发展历史
离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是数字信号处理最重要的基石之一,也是对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。在200多年前法国数学家、物理学家傅里叶提出后来以他名字命名的傅里叶级数之后,用DFT这个工具来分析信号就已经为人们所知。历史上最伟大的数学家之一。
  欧拉是第一个使用“函数”一词来描述包含各种参数的表达式的人,例如:y = f(x)。他是把微积分应用于物理学的先驱者之一。 给出了一个用实变量函数表示傅立叶级数系数的方程;  用三角级数来描述离散声音在弹性媒介中传播,发现某些函数可以通过余弦函数之和来表达。 但在很长时间内,这种分析方法并没有引起更多的重视,最主要的原因在于这种方法运算量比较大。直到1965年,Cooley和Tukey在《计算机科学 》发表著名的《机器计算傅立叶级数的一种算法》论文,FFT才开始大规模应用。
  那个年代,有个肯尼迪总统科学咨询委员会。其中有项研究主题是,对苏联核测试进行检测,Tukey就是其中一员。美国/苏联核测试提案的批准,主要取决于不实地访问核测试设施而做出检测的方法的发展。其中一个想法是,分析离海岸的地震计情况,这种计算需要快速算法来计算DFT。其它应用是国家安全,如用声学探测远距离的核潜艇。所以在军事上,迫切需要一种快速的傅立叶变换算法,这也促进了FFT的正式提出。
  FFT的这种方法充分利用了DFT运算中的对称性和周期性,从而将DFT运算量从N2减少到N*log2N。当N比较小时,FFT优势并不明显。但当N大于32开始,点数越大,FFT对运算量的改善越明显。比如当N为1024时,FFT的运算效率比DFT提高了100倍。在库利和图基提出的FFT算法中,其基本原理是先将一个N点时域序列的DFT分解为N个1点序列的DFT,然后将这样计算出来的N个1点序列DFT的结果进行组合,得到最初的N点时域序列的DFT值。实际上,这种基本的思想很早就由德国伟大的数学家高斯提出过,在某种情况下,天文学计算(也是现在FFT应用的领域之一)与等距观察的有限集中的行星轨道的内插值有关。由于当时计算都是靠手工,所以产生一种快速算法的迫切需要。 而且,更少的计算量同时也代表着错误的机会更少,正确性更高。高斯发现,一个富氏级数有宽度N=N1*N2,可以分成几个部分。计算N2子样本DFT的N1长度和N1子样本DFT的N2长度。只是由于当时尚欠东风——计算机还没发明。在20世纪60年代,伴随着计算机的发展和成熟,库利和图基的成果掀起了数字信号处理的革命,因而FFT发明者的桂冠才落在他们头上。
  之后,桑德(G.Sand)-图基等快速算法相继出现,几经改进,很快形成了一套高效运算方法,这就是现在的快速傅立叶变换(FFT)。这种算法使DFT的运算效率提高1到2个数量级,为数字信号处理技术应用于各种信号的实时处理创造了良好的条件,大大推进了数学信号处理技术。1984年,法国的杜哈梅(P.Dohamel)和霍尔曼(H.Hollamann)提出的分裂基块快速算法,使运算效率进一步提高。 (责任编辑:qin)