Tekniikka menee kaiken edellä, tekniikan alan kehitys mahdollistaa digitaalisen maailman tehostamisen päivä päivältä. Tietokoneet ovat sellaisia esimerkkejä, joissa järjestelmä saattaa näyttää helpolta tai helposti saavutettavaksi, mutta sisäinen käsittely on melko monimutkaista.
Kaikki, mikä näkyy tietokoneen tai kannettavan tietokoneen näytöllä, ei liity suoraan siihen, mitä henkilö kirjoittaa; pikemminkin se sisältää useita yksiköitä, jotka auttavat prosessoimaan syötteen ja muuttamaan sen luettavaksi ulostuloksi.
DSP on digitaalisen signaalinkäsittelyn lyhenne, joka mahdollistaa tämän prosessin muuntaa syöte luettavaksi tekstiksi tai selkeäksi näkyväksi kuvaksi. Jokainen syöte on jotakin muuta dataa tai tietoa, joten DSP mahdollistaa tämän muuntamisen.
DSP:ssä on erilaisia erityyppisiä komponentteja, jotka toimivat eri tavalla yksikössään, on erilaisia työkaluja, jotka auttavat muuntamaan taajuutta ja signaaleja. Jotkut niistä ovat Fourier-muunnos, Laplace-muunnos, z-muunnos jne.
FFT vs DFT
Ero FFT:n ja DFT:n välillä on, että FFT parantaa DFT:n toimintaa. Molemmat ovat osa Fourier-järjestelmää tai muunnoksia, mutta heidän teoksensa eroavat toisistaan.
FFT:n ja DFT:n vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | FFT | DFT |
| Täysi muoto | Nopea Fourier-muunnos | Diskreetti Fourier-muunnos |
| Määritelmä | Useiden laskentatekniikoiden, mukaan lukien DFT, yhdistäminen. | Matemaattinen algoritmi, joka muuntaa aikatason taajuustason komponenteiksi. |
| Tehdä työtä | Nopeampi laskenta | Aika-alueen ja taajuusalueen välisen suhteen määrittäminen |
| Sovellukset | Konvoluutio, jännitteen mittaus jne. | Spektrin estimointi, vakaumus jne. |
| Versio | Nopea versio | Diskreetti versio |
Mikä on FFT?
FFT-lyhenne nopeasta Fourier-muunnoksesta, se on tietokoneissa käytettävä matemaattinen algoritmi, joka mahdollistaa DFT:n (diskreetti Fourier-muunnos) tekemien muunnosten nopeuttamisen. Se auttaa vähentämään tietojenkäsittelyn monimutkaisuutta.
FFT:tä käytetään laajalti signaalien käsittelyssä. Se vähentää N pisteelle 2N2 tarvittavien laskutoimitusten määrää N log N:ksi, jossa LG on kahden kanta-algoritmi. FFT luokitellaan kahteen luokkaan, jotka ovat; ajan desimaatio ja taajuuden desimaatio.
FFT-algoritmi toimii eri tavalla järjestämällä sisääntuloelementit uudelleen bittikäänteiseen järjestykseen ja rakentamalla sitten lähtömuunnoksen (aikadesimaatio). Perustyö on hajottaa muunnos, jonka pituus on N kahdeksi muunnokseksi, joiden pituus on N / 2.
FFT on algoritmi, josta Cooley ja Turkki keskustelivat vuonna 1965, mutta tämän algoritmin kriittistä tekijöihinjakoa kuvasi Gauss vuonna 1805, jonka ovat kirjoittaneet Cooley ja Tukey. Gauss kuvaili tekijöiden jakamista askel askeleelta.
FFT:n toiminta voidaan selittää esimerkin avulla; jos yksi operaatio kestää 1 nanosekunnin, niin nopea Fourier-muunnos lyhentää ajan 30 sekuntiin laskemalla diskreetin Fourier-muunnoksen ongelman koolle N = 10*9.
Tietojenkäsittelytieteen kielenkäytössä nopea Fourier-muunnos (FFT) vähentää laskennan määrää, joka tarvitaan ongelman kokoon N. Lyhyesti sanottuna nopea Fourier-muunnos on matemaattinen algoritmi, jota käytetään diskreetin Fourier-muunnoksen (DFT) nopeaan ja tehokkaaseen laskemiseen.
Nopea Fourier-muunnos (FFT) auttaa lyhentämään aikaa DFT:n suorittamissa laskelmissa, ja FFT:n tehokkuus näkyy äänitekniikassa, seismologiassa tai jännitteen mittauksessa.
Mikä on DFT?
DFT on lyhenne sanoista Discrete Fourier-muunnos, se on matemaattinen algoritmi, joka auttaa käsittelemään digitaalisia signaaleja laskemalla rajallisen signaalin spektrin.
DFT toimii muuntamalla N diskreettiaikaista näytettä samaksi määräksi diskreettitaajuusnäytteitä. Joissakin sovelluksissa aika-alueen muotoa ei voida soveltaa signaaleihin, jolloin signaalin taajuuden sisällöstä tulee erittäin hyödyllistä.
Toinen DFT-tyyppi on IDFT tarkoittaa käänteistä diskreettiä Fourier-muunnosta, vaikka se toimii melko samankaltaisesti kuin DFT, koska se myös muuntaa N diskreettitaajuista näytettä samaksi määräksi diskreettiaikaisia näytteitä.
On olemassa useita olosuhteita, joissa aika-alueen signaalin taajuussisältö. DFT toimii sovelluksissa, kuten LC-oskillaattorit nähdäkseen kuinka paljon kohinaa on tuotettu siniaalto. Spektriestimoinnin lisäksi DFT:llä on useita muita sovelluksia DSP:ssä, esimerkiksi nopea konvoluutio.
Jotkut DFT:n ominaisuuksista ovat: -
DFT:llä on muita ominaisuuksia, jotka sisältävät; kompleksikonjugaattiominaisuudet, ympyrätaajuusmuutos, kahden sekvenssin kertolasku, Parsevalin lause ja symmetria.
DFT eli diskreetti Fourier-muunnos toimii muuntamalla aikatason signaalit taajuustason komponenteiksi, koska digitaalisten signaalien esittäminen taajuuskomponenttinsa suhteen on tärkeää taajuusalueella.
Tämä on suora tutkimus taajuusvaiheeseen koodatusta tiedosta ja komponenttisiniaallon amplitudista. Esimerkiksi ihmisen puhe ja kuulo käyttävät signaaleja tällaisiin koodauksiin, lisäksi DFT voi löytää järjestelmän taajuusvasteen järjestelmän impulssivasteesta ja päinvastoin.
Tärkeimmät erot FFT:n ja DFT:n välillä
Johtopäätös
Sekä FFT että DFT ovat tärkeitä laskentatekniikoille ja niillä on tärkeä rooli muunnuksissa.
FFT ja DFT ovat osa DSP:tä. FFT toimii myös DFT:lle.
