Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Podobne dokumenty
Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Definicja interpolacji

I. Podzielność liczb całkowitych

MACIERZE STOCHASTYCZNE

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

1 Układy równań liniowych

ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ.

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Podprzestrzenie macierzowe

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy

4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia

Podprzestrzenie macierzowe

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

A A A A11 A12 A1. m m mn

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Funkcje tworzące - przypomnienie

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

1 Definicja dyskretnej transformacji Fouriera (DFT) 2 Odmiany DFT. 3 Motylek dwupunktowej DFT. 5 Złożoność obliczeniowa bezpośrednio obliczanej DFT

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

zadań z pierwszej klasówki, 10 listopada 2016 r. zestaw A 2a n 9 = 3(a n 2) 2a n 9 = 3 (a n ) jest i ograniczony. Jest wiec a n 12 2a n 9 = g 12

KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY

Zadania z Matematyka 2 - SIMR 2008/ szeregi zadania z rozwiązaniami. n 1. n n. ( 1) n n. n n + 4

Prawdopodobieństwo i statystyka

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

LUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ 2015 poziom podstawowy. Liczba punktów Wyznaczenie pierwszej współrzędnej wierzchołka paraboli: x.

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium

"Liczby rządzą światem." Pitagoras

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n 4n n 1

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Szeregi liczbowe. 15 stycznia 2012

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Szeregi liczbowe i ich własności. Kryteria zbieżności szeregów. Zbieżność bezwzględna i warunkowa. Mnożenie szeregów.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2. Przemysław Sękalski.

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Geometrycznie o liczbach

Katalog wymagań programowych z matematyki od absolwenta II klasy (poziom rozszerzony).

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

Rozmieszczenie liczb pierwszych

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 5

Ciągi liczbowe wykład 3

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

a 2 + b, b ) ( ) Wówczas (a, b) =, =(1, 0). 2 a 2 + b 2 a 2 + b2 a 2 + b 2

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1 LUX, zima 2016/17

Ekonomia matematyczna 2-2

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

Teoria obliczeń: ciągi, notacja 0. Wykład 7

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Transkrypt:

Szybka trasformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Trasform) Pla wykładu:. Trasformacja Fouriera, iloczy skalary. DFT - dyskreta trasformacja Fouriera 3. FFT szybka trasformacja Fouriera a) algorytm PFA b) algorytm Cooleya-Tukeya (radix-) c) wielowymiarowe FFT 4. Przykłady zastosowań: możeie wielomiaów, odszumiaie sygału, rozwiązaie rówaia Poissoa, całkowaie.

Jeśli fukcja f(x) jest okresowa wówczas zamiast wielomiaów do jej iterpolacji (aproksymacji) lepiej użyć wielomiaów trygoometryczych tj. rozwiąć fukcję w szereg Fouriera. Dla fukcji okresowej o okresie π: a0 f (x) + (ak cos(kx) + bk si(kx)) k ak ¼ bk ¼ ¼ f (t)cos(kt)dt ¼ Jeśli fukcja f(x) jest rzeczywista wówczas zwykły szereg Fouriera jest częścią rzeczywistą zespoloego szeregu Fouriera: fb(k) k ¼ f (t)[cos(kt) Isi(kt)]dt ¼ ¼ (ak Ibk ) 0 Dla ciągu współczyików [ak ] k0 ¼ f (t)si(kt)dt ¼ defiiujemy b0 0 a k ak ck Fukcję możemy też zapisać w postaci zespoloego szeregu Fouriera f (x)» k fb(k) ¼ [bk ] k ¼ ¼ fb(k)eikx f (t)e Ikt dt b k bk (ak Ibk ) Co prowadzi do zależości pomiędzy szeregiem rzeczywistym i zespoloym a0 + (ak cos(kx) + bk si(kx)) ck eikx k k

Fukcje Własości iloczyu wewętrzego/skalarego: Ek (x) eikx ; k 0; ; ; : : : geerują ciąg ortoormalych fukcji w zespoloej przestrzei Hilberta. Iloczy skalary w tej przestrzei: hf; gi ¼ hek ; E i ¼ hf; gi hg; f i h f + g; hi hf; hi + hg; hi f (x)g (x)dx oraz związek z ormą euklidesową ¼ ¼ Ek (x)e (x)dx ¼ ¼ ¼ eikx e Ix dx ¼ ¼ ¼ ei(k )x dx ¼ ¼ I(k )x x¼ e 0 ¼ I(k ) x ¼ Dyspoując tablicą wartości fukcji f i g w węzłach siatki, iloczy wewętrzy moża zapisać w postaci dyskretej: hf; gi hf; f i 0 f (¼j )g (¼j ) j0 kf k Dla każdego p hf; f i hek ; Em i ½ 0 k m k m Dowód ¼j ¼j Ek Em j0 h ¼I(k m) ij e j0 3

e¼i(k m), k m ałóżmy, że jej wartości są określoe a siatce zbudowaej z rówoodległych węzłów: Dla pozostałych przypadków moża się posłużyć wyrażeiem a sumę szeregu: j0 co daje j ; xj ¼j ; j 0; ; : : : ; Wielomia iterpolujący ma wówczas postać 6 f (x) P (x) ck Ek (x) k0 e¼i(k m) 0 e¼i(k m) Współczyiki zajdziemy licząc iloczyy skalare (lewa i prawa stroa) z kolejymi jedomiaami E m ze względu a postać liczika. Fukcje Ek(x) tworzą ciąg ortogoalych (ortoormalych) jedomiaów ekspoecjalych, z których moża utworzyć wielomia: P (x) k0 ck eikx ck (eix )k k0 ck Ek (x) k0 Wielomia ekspoecjaly może posłużyć do iterpolacji fukcji f(x). hf; Em i k0 ck hek ; Em i ck ±k;m cm k0 Ciąg współczyików cm wyzaczaych zgodie z powyższym wzorem defiiuje dyskretą trasformatę Fouriera (DFT to wyik przekształceia). f (x) P (x) k0 hf; Ek iek W metodzie ajmiejszych kwadratów wielomia te może posłużyć do aproksymacji fukcji f(x) gdy stopień wielomiau aproksymującego jest miejszy od -. 4

DFT moża zapisać wykorzystując postać macierzową Ef c 0 B B B @ E0 (x0 ) E (x0 )... E0 (x ) E (x )... ::: :::... E0 (x ) E (x )... E (x0 ) E (x ) ::: E (x ) 0 CB CB CB A@ f (x0 ) f (x )... f (x ) 0 C B C B CB A @ c0 c... c C C C A Trasformatę moża zaleźć wykoując tylko możeie wektora przez macierz. Ale w te sposób ależy wykoać O() operacji arytmetyczych. Jedakże macierz E ma specyficzą postać jej elemety są ze sobą ściśle powiązae co moża wykorzystać w celu zmiejszeia akładu obliczeń. Dzięki FFT liczba wykoywaych operacji może zmaleć do wartości O(log). log ( ) 04 048576 040 4096 67776 495 6384 68435456 9375 5

FFT z rozkładem a czyiki pierwsze (PFA - Prime Factor Algorithm) Liczbę aturalą możemy zapisać jako r r : : : rp gdzie: ri są liczbami pierwszymi przykład 56 7 Idea algorytmu PFA polega a zastąpieiu obliczeń DFT w jedym wymiarze (skala ), a obliczeiu iloczyu p trasformat DFT skalujących się jak r ; r ; : : : ; rp ; Algorytm PFA zmiejsza akład obliczeń z do (r+r+...+rp) akładamy, że fukcja f(x) jest stablicowaa w węzłach xj ¼j ; j 0; ; : : : ; Fucję rozwijamy w bazie wielomiaów ekspoecjalych F (x) Wykorzystując własości wielomiaów, współczyiki rozwiięcia zapisujemy w postaci ck f (xj )e Ikxj ; j0 k 0; ; : : : ; Ozaczeia: I¼ ¾ w exp ck aj wkj ¼j aj f j0 Rozkładamy liczbę węzłów a iloczy liczb pierwszych: r r : : : rp i wprowadzamy koleje ozaczeia: º rº+ rº+ : : : rp p Y ri iº+ º 0; ; : : : ; p p r r : : : rº º ck eikx k0 6

mieą k zapisujemy w postaci: k + + : : : + p p f0; ; : : : ; r g f0; ; : : : ; r g... kº p p li+ jº º i iº i i iº+ kº < º ; º 0; ; : : : ; p p f0; ; : : : ; rp g i podobie ułamek j/: j l l lp + +::: 0 p k j lp f0; ; : : : ; rp g i i i p lº+ º0 l f0; ; : : : ; r g l f0; ; : : : ; r g... Ã p º p! Ãp! lº+ Ã º0 p iº+ º! i i +M lº+ kº +M º º0 M 7

Wykorzystujemy uzyskay wyik do obliczeia wkj wkj kj exp ¼I Ã Ãp!! lº+ kº exp ¼I +M º º0 p Y lº+ kº exp ¼I º º0 p Y wºkº lº+ º0 Wykorzystujemy teraz zależość pomiędzy wskaźikiem j a l,l,...,lp j l + l r + : : : + lp r r : : : rp w sumowaiu. Sumę po j możemy zapisać jako j0! r r l 0 l 0 ::: rp lp 0 poieważ każdą wartość j realizuje odpowiedia kombiacja wskaźików l,l,...,lp. To przejście pozwala zapisać współczyik ck jako iloczy p trasformat DFT jedowymiarowych. Chcemy zaleźć wartość współczyików c k ck j0 j0 f (xj ) ¼j exp Ik f (xj ) kj w 8

ck c(l ; l ; : : : ; lp ) r r ::: l 0 l 0 rp k p c(0) (l ; l ; : : : ; lp )w0k0 l wk l : : : wp lp lp 0 Startujemy od obliczeia jedowymiarowego DFT dla wartości fukcji w węzłach, których ideksy zależą od aktualych wartości l,l,...,lp c0 f (xj ) ; j l + l r + : : : + lp r r : : : rp Takich trasformat będzie /rp, a wyzaczeie każdej z ich wiąże się z akładem obliczeń rzędu (r p) () c (l ; l ; : : : ; p ) rp k p c(0) (l ; l ; : : : ; lp )wp lp lp 0 astępie obliczamy () c (l ; l ; : : : ; p ; p ) rp k p c() (l ; l ; : : : ; lp ; p )wp lp lp 0 Po wyzaczeiu w te sposób p trasformat dostajemy żąday współczyik ck (procedurę powtarzamy dla każdej wartości k). ck c(p) ( ; ; : : : ; p ; p ) r c(p ) (l ; ; : : : ; p ; p )w0k0 l l 0 9

Algorytm radix- Osobo grupujemy składiki ajprostszy algorytm FFT to radix- (CooleyTukey) opracoway w latach 60 wieku w celu szybkiej aalizy daych sejsmologiczych. aszym zadaiem jest obliczeie współczyików trasformaty Fouriera (DFT) c k, ale wykoując jak ajmiej obliczeń. akładamy że całkowita liczba węzłów jest potęgą : ck xj j ¼ j 0; ; ; : : : ; r ; r hek ; f i f (xj )Ek (xj ) j0 f (xj )exp ( Ixj k) a) parzyste j m b) ieparzyste j m + ck ¼ fmexp I (m)k m0 + ¼ fm+ exp I (m + )k m0 ¼ ck fm exp I mk m0 ¼ ¼ +exp I k fm+ exp I mk m0 j0 j0 ¼ fj exp I jk 0

Uwagi: ck pk + 'k qk ¼ pk fm exp I mk m0 ¼ qk fm+ exp I mk m0 ¼ 'k exp I k b) dodatkowo oszczędzamy czas wyzaczając tylko współczyiki dla Korzystamy teraz z okresowości wyrazów p k oraz qk: pk+ pk qk+ qk atomiast czyik fazowy ma astępującą własość: 'k+ a) współczyiki pk oraz qk moża wyliczyć dzięki DFT akładem O(/)O(/4) ¼ exp I k+ ¼ ¼ exp I k exp I ¼ exp I k 'k k< poieważ ck 8 < pk + 'k qk ; : p ' q ; k k k k< k Kolejym krokiem w FFT jest podział sum w p k oraz w qk a sumy zawierające tylko elemety parzyste i ieparzyste. Po podziale liczba elemetów w każdej z dwóch powstałych sum jest dwukrotie miejsza iż w elemecie macierzystym. Proces rekurecyjego podziału kończymy gdy liczba elemetów jest rówa.

Ie algorytmy FFT ) Algorytm Wiograda/Radera DFT jest sformułowae w postaci cykliczego splotu. Modyfikacja Wiograda algorytmu FFT działa gdy pm, p -liczba pierwsza. ) Split-radix modyfikacja algorytmu Cooleya-Tukeya. W każdym kroku DFT jest wyrażaa jako suma DFT dla / oraz dwóch DFT dla /4. Jest to ajszybszy algorytm FFT. 3) DST (discrete sie trasform) oraz DCT (discrete cosie trasform) trasformaty siusowa i kosiusowa, opłaca się je stosować gdy trasformację przeprowadzamy a fukcjach rzeczywistych. Uikamy w te sposób operacji a liczbach zespoloych co jest kosztowe. Wielowymiarowa FFT : : : d ck ;k ;:::;kd j 0 j 0 ::: d jd 0 j k j k jd kd fj ;j ;:::;jd exp i¼ + + ::: + d Współczyki wyzacza się stosując algorytm jedowymiarowego FFT kolejo dla każdego z wymiarów.

astosowaia FFT: ) ) 3) 4) 5) 6) iterpolacja, aproksymacja szybkie możeie cyfrowe przetwarzaie sygału (p. odszumiaie widmo częstotliwości) kompresja daych aaliza sygałów czasowych (korelacja, splot) rozwiązywaie rówań różiczkowych (rów. Poissoa) 3

Szybkie możeie wielomiaów przy użyciu FFT R(x) P (x) Q(x) i0 ai x ck i b i xi ai xi i0 ck xk k0 c 0 a [a0 ; a ; : : : ; a ] b [b0 ; b ; : : : ; b ] to wektor c jest ich splotem: Iloczy wielomiaów P (x)q(x) ai bk i Jeśli współczyiki wielomiaów a i oraz bi potraktujemy jako współrzęde wektorów Jeśli stopie wielomiaów są róże to je wyrówujemy dodając do wielomiau iższego stopia współczyiki rówe 0. i0 i0 R(x) ai bk i xk k0 i0 Chcemy obliczyć iloczy dwóch wielomiaów ai bj xi+j i;j0 Dokoujemy reideksacji wskaźików i+j k!j k i j0 bj xj c a b Korzystając z defiicji traformacji Fouriera dla splotu fukcji możemy zapisać c FFT h i ~)F F T (~bb) F F T (~ a a ~ [a0 ; a ; : : : ; a ; a ; : : : ; a ] ~b [b0 ; b ; : : : ; b ; b ; : : : ; b ] a i ; bi 0, i > 4

Filtracja sygału f (x) cos(x) + cos(x) + cos(3x) FFT Dyskrymiacja szumu FFT- 5

Rozwiązywaie rówaia Poissoa (D, 3D) r Vr ½r dokoujemy trasformacji (FFT) całego rówaia (do przestrzei odwrotej) k Vk ½ k skąd już łatwo wyzaczymy Vk ½k Vk k to wówczas stosujemy DCT-FFT dla wętrza obszaru. WB są automatyczie spełioe. Całkowaie Chcemy obliczyć całkę oddziaływaia dwóch gęstości ładuku/materii C Uwaga: musimy jeszcze uwzględić waruki brzegowe (WB). b a ½ (~r )½ (~r ) d~r j~r ~r j która zawiera osobliwość. Całkę możemy zapisać ieco iaczej C b d~r ½ (~r )V (~r ) a V (~r ) a ) jeśli WB są typu Dirichleta Vr jbrzeg Vb 6 0 d~r a i gotowe rozwiązaie (w przestrzei rzeczywistej) Vr F F T fvk g b b d~r ½ (~r )f (~r ~r ) j~r ~r j f (~r ~r ) f (~r ~r ) to wykoujemy DST-FFT dla wętrza obszaru, a WB uwzględiamy dokoując trasformat potecjału a brzegach wyiki dodajemy Potecjał V(r) jest splotem dwóch fukcji: gęstości i fukcji f. Moża więc wykorzystać tu twierdzeie o splocie i jego trasformacie: ) jeśli WB są typu eumaa F F T fv g @Vr jbrzeg 0 @~ F F T f½ f g F F T f½g F F T f½ g Trasformata odwrota ostatiego iloczyu daje 6 poszukiway potecjał.

Przykład. Geerowaie pola prędkości w rówaiu adwekcji ³(x; y) Rówaie adwekcji du ~ ru V dt adajemy fukcję wirowości (x x0 ) + (y y0 ) ³(x; y) exp ¾ ª(x; y) Rozwiązując rówaie Poissoa dla fukcji strumieia (x,y) r ª³ z WB (DCT - FFTW) @ª 0 @~ możemy otrzymać pole prędkości Vx @ª @y Vy @ª @x 7

Rozwiązaie - plamka oleju poruszająca się po powierzchii cieczy du ~ ru V dt u(x; y; t) 8