Технологии опережают все; разработки в технологическом секторе позволяют цифровому миру быть более эффективным с каждым днем.
Все, что видно на экране компьютера или ноутбука, не просто напрямую связано с тем, что человек печатает; он включает в себя несколько модулей, которые помогают обрабатывать ввод и преобразовывать его в удобочитаемый вывод.
DSP — это аббревиатура цифровой обработки сигналов, которая обеспечивает этот процесс преобразования входных данных в читаемый текст или четкое видимое изображение.
В DSP есть разные компоненты разных типов, которые по-разному работают в своем блоке, и есть разные инструменты, которые помогают в преобразовании частоты и сигналов.
Основные выводы
- БПФ (быстрое преобразование Фурье) — это алгоритм, предназначенный для более быстрого и эффективного вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ) последовательности, что снижает сложность вычислений и сокращает время обработки.
- ДПФ (дискретное преобразование Фурье) — это математический метод, который преобразует сигнал во временной области в его представление в частотной области, что позволяет анализировать частоты, присутствующие в исходном сигнале.
- Основное различие между БПФ и ДПФ заключается в том, что БПФ — это эффективный алгоритм, используемый для вычисления ДПФ. Напротив, ДПФ — это математический метод преобразования сигнала во временной области в его представление в частотной области.
БПФ против ДПФ
БПФ преобразуют сигналы из временной области в частотную для улучшения обработки сигналов. БПФ — это алгоритм, который может выполнять преобразование в много меньше времени. DFT преобразует простую последовательность чисел в сложные, которые может вычислить FFT.
Сравнительная таблица
Параметры сравнения | БПФ | ДПФ |
---|---|---|
Полная форма | Быстрое преобразование Фурье | Дискретное преобразование Фурье |
Определение | Объединение нескольких вычислительных методов, включая DFT. | Математический алгоритм преобразует временную область в компоненты частотной области. |
Работа | Более быстрые вычисления | Установление взаимосвязи между временной областью и частотной областью |
Приложения | Свертка, измерение напряжения и т.д. | Оценка спектра, осуждение и т. д. |
Версия | Быстрая версия | Дискретная версия |
Что такое БПФ?
БПФ, сокращение от быстрого преобразования Фурье, представляет собой математический алгоритм в компьютерах. который позволяет ускорить преобразования, выполняемые с помощью DFT (дискретное преобразование Фурье).
БПФ широко используется при обработке сигналов. Он сокращает количество вычислений, необходимых для N точек 2N2, до N log N, где LG представляет собой алгоритм с основанием два.
БПФ — это алгоритм, обсуждавшийся Кули и Турцией в 1965 году, но Гаусс описывает критическую факторизацию этого алгоритма в 1805 году, то есть Кули и Тьюки.
В компьютере наука Говоря простым языком, быстрые преобразования Фурье (БПФ) сокращают количество вычислений, необходимых для задачи размером N. Быстрое преобразование Фурье — это математический алгоритм, используемый для быстрого и эффективного вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ).
Что такое ДПФ?
ДПФ — это аббревиатура дискретного преобразования Фурье; это математический алгоритм, который помогает в обработке цифровых сигналов путем вычисления спектра сигнала конечной длительности.
DFT преобразует N выборок дискретного времени в такое же количество выборок дискретной частоты. В некоторых приложениях форма временной области не применима к сигналам, и в этом случае частотное содержание сигнала становится очень полезным.
Некоторые из свойств ДПФ:
- Линейность - в соответствии с линейностью ДПФ комбинации сигналов равна сумме отдельных сигналов.
- Двойственность - существует теорема, используемая для нахождения последовательности конечной продолжительности, используемая теорема; X(N)⟷Nx[((−k))N].
Существуют и другие свойства DFT, в том числе свойства комплексного сопряжения, 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 с точки зрения их частотной составляющей важно в частотной области.
Основные различия между БПФ и ДПФ
- БПФ реализует ДПФ, тогда как ДПФ устанавливает связь между временной областью и представлением в частотной области.
- ДПФ — это математический алгоритм, который преобразует сигналы временной области в компоненты частотной области. С другой стороны, алгоритм БПФ состоит из нескольких методов вычислений, включая ДПФ.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/115105/
- https://www.researchgate.net/profile/Levent_Sevgi/publication/3305825_Numerical_fourier_transforms_DFT_and_FFT/links/5ad4d519a6fdcc2935809380/Numerical-fourier-transforms-DFT-and-FFT.pdf
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Обогащающее чтение, которое дает ценную информацию о технологиях и цифровой обработке сигналов. Хорошо проработанная статья.
Глубина исследования действительно заслуживает похвалы и обогащает.
Определенно похвальное сочетание знаний о БПФ и ДПФ с технической точностью.
Эта содержательная статья добавляет глубины пониманию цифровой обработки сигналов, подчеркивая важность и работу БПФ и ДПФ.
Точнее, существует отличный баланс между техничностью и пониманием.
В статье соблюден баланс, что делает ее доступной и подробной одновременно.
Информативный контент. В статье представлено четкое и краткое сравнение БПФ и ДПФ, что облегчает понимание их различий.
Сравнительная таблица особенно полезна для понимания различий между БПФ и ДПФ.
Приятно видеть такое подробное объяснение. Процитированные ссылки делают это надежным ресурсом для понимания БПФ и ДПФ.
Ясность и глубина объяснения действительно заслуживают похвалы.
Хорошо выполненное объяснение БПФ и ДПФ, служащее похвальным источником знаний по этому вопросу.
Всестороннее изложение темы, несомненно, впечатляет.
Обогащающая статья, предлагающая более глубокое понимание БПФ и ДПФ.
Статья упрощает сложные понятия, что делает ее полезным для чтения. Я ценю аналитическую разбивку БПФ и ДПФ.
Определенно похвальный подход к объяснению этих сложных алгоритмов.
Изысканное объяснение БПФ и ДПФ с исчерпывающей информацией. Свидетельство усовершенствования представленных знаний.
Утонченный подход к разгадке сложностей БПФ и ДПФ действительно заслуживает похвалы.
Не могу не согласиться с точностью разъяснения этих понятий.
Акцент на БПФ и ДПФ еще больше обогащает понимание цифровой обработки сигналов и их технического значения.
Безусловно, технические аспекты представлены ясно и точно.
Впечатляющее развитие. Эта статья подробно рассматривает эту тему и предоставляет ценную информацию о БПФ и ДПФ. Довольно поучительно.
Действительно отличное чтение, сложности предмета эффективно объяснены.
Не могу не согласиться с детальным анализом.
Развитие технологий поистине невероятно. Эта статья является источником ценных знаний о БПФ и ДПФ.
Абсолютно согласен. В статье дается всестороннее понимание этих жизненно важных понятий.