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FFT要求时域数据是均匀采样,频率是均匀分布于(-,)的。一、插值原理: 设有函数,采样定理表明,在满足以下两个条件时,就可以从的等间隔离散样本中无失真的重建原始信号: (1)信号是带限的,即信号的最高频率有界; (2)采样频率满足奈奎斯特采样率。实信号的采样率必须大于信号最高频率的两倍,复信号的采样率必须大于信号的带宽。当满足以上条件时,在基带信号下,其重建方程为:(式1),上式可以看成是和的卷积,其卷积核为(式2)是在时的采样值。式(1)可以理解为所有输入样本的加权叠加,根据此式就可以计算任意点处函数值。为精确计算某一点上的需要覆盖无限多个点。实际上这是无法做到的,而且使用大量的数据点会使得插值非常耗时,但精度提高却很小。计算表明核值随着与x的间隔增大而降低,这意味着可以在不过度损失精度的同时对卷积核进行截断。在现有的计算资源下个8点的加权sinc函数比较适合数据处理。当使用截断后的sinc函数对存在陡峭边缘的函数进行插值时,会出现一种称为Gibbs效应的振铃现象。为减少这种影响,应对插值进行加窗锐化,通常加入Kaiser窗的处理效果比较理想。对与加窗后的插值核,需要进行归一化处理,使其增益单位化,否则采样点上的权值和不再等于1,并且不同插值点之间会出现较大误差。1、 功率谱估计的提出:主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好的问题提出的。 二、非均匀离散傅里叶变换(NUDFT)1、不均匀采样而均匀采样,即,则有,称为第一类非均匀DFT(nonuniform DFT,NUDFT)。2、不均匀采样而均匀采样,即,则有,称为第二类NUDFT。3、和都是均匀采样,即并且,则有,称为均匀DFT。特别是,如果,则有,这就是传统意义上的DFT。为了方便,我们将两类NUFFT表示为完全离散的符号形式: 其中n=-N/2,-N/2+1,N/2-1,表示非均匀采样位置。三、NUFFT算法 1、第一类NUDFT可由NUFFT算法加速的流程 1)、由公式NUFFT算法采用最小均方误差的解计算插值系数,这里r=-q/2,-q/2+1,q/2,m=0,1,M-1。需要个乘数。 2)、计算Fourier系数。需要个乘法数。 3)、使用FFT计算。需要个乘法数。 4)、 。需要个乘法。 2、第二类NUDFT可由NUFFT算法加速的流程 1)、由公式由公式NUFFT算法采用最小军方误差的解计算插值系数,这里r=-q/2,-q/2+1,q/2,m=0,1,M-1。需要个乘数。 2)、计算。需要个乘法数。 3)、使用FFT计算。需要个乘法数。 4)、计算,需要个乘法数。 可以看出,NUFFT-1和NUFFT-2算法十分相似,并且具有相同的计算复杂度。他们的区别在于:NUFFT-1处理非均匀间隔的输入数据,所以为了使用FFT技术,需要首先将输入数据插值到均匀间隔上,如NUFFT-1流程第2步所示,NUFFT-2处理均匀间隔输入非均匀间隔输出变换,所以可以首先使用FFT得到在变换空间的均匀采样数据,然后将他们插值到期望的输出采样间隔上,该插值过程在NUFFT-2中的最后一步完成。四、NUFFT 的优点:NUFFT是一种时频非均匀采样的变换的
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