Уровень алгоритма

Участник:Ivanov.kir.m/Быстрое дискретное преобразование Фурье: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 33: Строка 33:
 
   a_{n_1+1} & a_{n_1} & \cdots & a_{2n_1} \\
 
   a_{n_1+1} & a_{n_1} & \cdots & a_{2n_1} \\
 
   \vdots  & \vdots  & \ddots & \vdots  \\
 
   \vdots  & \vdots  & \ddots & \vdots  \\
   a_{(n2-1)\cdot n1+1} & a_{(n2-1)*n1+1} & \cdots & a_{n2\cdot n1}  
+
   a_{(n2-1)\cdot n1+1} & a_{(n2-1)\cdot n1+1} & \cdots & a_{n2\cdot n1}  
 
  \end{pmatrix} </math>
 
  \end{pmatrix} </math>
 
# К каждой строке полученной матрицы применяется дискретное преобразование Фурье порядка <math>n_1</math>
 
# К каждой строке полученной матрицы применяется дискретное преобразование Фурье порядка <math>n_1</math>

Версия 15:38, 18 сентября 2016


Алгоритм Кули-Тьюки одномерного преобразования Фурье для действительных чисел
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O (n log_{2} n)[/math]
Объём входных данных [math]n[/math] действительных чисел
Объём выходных данных [math]\lfloor n/2 \rfloor+1[/math] комплексных чисел
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]O (log_{2} n)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]n[/math]

Быстрое преобразование Фурье (БПФ, FFT) — алгоритм быстрого  вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ). То есть, алгоритм вычисления за количество действий, меньшее чем [math]O(N^{2})[/math], требуемых для прямого (по формуле) вычисления ДПФ. Иногда под БПФ понимается один из быстрых алгоритмов, называемый алгоритмом прореживания по частоте/времени или алгоритмом по основанию 2, имеющий сложность [math]O(N\log(N))[/math]. Cуществует несколько различных алгоритмов для вычисления ДПФ считающимся быстрым преобразование Фурье:

  • Алгоритм Кули-Тьюки [1]
  • Алгоритм Гуда-Томаса [2]
  • Алгоритм Бруна [3]
  • Алгоритм Блюштейна [4]

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Одним из вариантов быстрого преобразования Фурье для вектора действительных чисел с размерностью равной степени двойки является алгоритм Кули-Тьюки. Отличительной особенностью данного алгоритма является то, что он обходится без использования специфических приемов, использующихся именно для степеней четверки, восьмерки и т.п. Однако благодаря тому, что на вход данному алгоритму подается вектор чисто вещественных чисел, выходной вектор удовлетворяет эрмитовой избыточности (Hermitian redundancy) , т.е. [math]out[i][/math] является сопряженным с [math]out[n-i][/math]. Это обстоятельство позволяет достичь роста скорости и снижения затрат памяти примерно в 2 раза по сравнению с комплексным аналогом алгоритма.

1.2 Математическое описание алгоритма

Входные данные: вектор действительных чисел [math]a = (a_1,a_2,...,a_n)[/math].

Выходные данные: вектор комплексных чисел [math]b = (b_1,b_2,...,b_{\lfloor n/2 \rfloor+1})[/math].

Замечание: В простейшем случае алгоритм Кули-Тьюки применяется к векторам размерности степени двойки, поэтому на практике вектора иной размерности часто дополнять до ближайшей степени двойки. Такой подход делает алгоритм Кули-Тьюки не самым эффективным алгоритмом БПФ, поскольку дополнение до степени двойки может сильно усложнить задачу.

1.3 Рекурсивное описание

Алгоритм:

  1. Входной вектор [math]a = (a_1,a_2,...,a_n)[/math] преобразуется в матрицу [math]A[/math] размера [math]n_1 \times n_2 [/math], где [math]n=n_1 \cdot n_2[/math] и [math]n_1 \lt n_2[/math]

[math] A = \begin{pmatrix} a_1 & a_2 & \cdots & a_{n_1} \\ a_{n_1+1} & a_{n_1} & \cdots & a_{2n_1} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{(n2-1)\cdot n1+1} & a_{(n2-1)\cdot n1+1} & \cdots & a_{n2\cdot n1} \end{pmatrix} [/math]

  1. К каждой строке полученной матрицы применяется дискретное преобразование Фурье порядка [math]n_1[/math]
  2. Каждый элемент полученный после применения ДПФ умножается на поворотные множители (в наиболее простом случае, когда [math]n[/math] является степенью двойки повортный множитель равен [math]exp (2 \pi i(m-1)(j-1)/n)[/math], где [math]m[/math] - номер строки, а [math]j[/math] - номер столбца)
  3. Полученная после шагов 1-3 матрица [math]A[/math] транспанируется
  4. К каждой строке матрицы [math]A^T[/math] применяется ДПФ порядка [math]n_2[/math]

1.4 Вычислительное ядро алгоритма

В случае размерности входа равной степени двойки, вычислительным ядром алгоритма является, так называемая, "бабочка". В простейшем случае "бабочка" представляет из себя двухточечное преобразование. Рассмотрим этот случай:

На вход алгоритму подается двухэлементный вектор ‒ [math] v = (v[0], v[1]) [/math]. Тогда для вычисления будут происходить по следующим формулам:

[math]V[0] = W_2^0 v[0] + W_2^0 v[1] = v[0] + W_2^0 v[1] [/math]

[math]V[1] = W_2^0 v[0] + W_2^1 v[1] = v[0] + W_2^1 v[1] [/math]

Данный процесс удобно изобразить с помощью следующей схемы:

Рис. 1. "Бабочка" для двумерного входа

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.4 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

[1] Википедия [Электронный ресурс]. Тема: Быстрое преобразование Фурье – Электрон. дан. – URL Быстрое преобразование Фурье (дата обращения 17.09.2016)