Scilab Website | Contribute with GitLab | Mailing list archives | ATOMS toolboxes
Scilab Online Help
6.1.1 - Русский

Change language to:
English - Français - 日本語 - Português -

Please note that the recommended version of Scilab is 2025.0.0. This page might be outdated.
See the recommended documentation of this function

Справка Scilab >> Signal Processing > transforms > fft

fft

прямое или обратное Быстрое Преобразование Фурье вектора, матрицы или гиперматрицы

ifft

обратное быстрое преобразование Фурье

Синтаксис

X = fft(A)
X = fft(A, sign)
X = fft(A, sign, directions)
X = fft(A, sign, dims, incr)
X = fft(.., symmetry)

Аргументы

A, X
векторы, матрицы или многомерные массивы вещественных или комплексных чисел одинаковых размеров.

sign
-1 или 1 : знак множителя ±2iπ в экспоненциальном члене формулы преобразования, устанавливающий прямое или обратное преобразование. По умолчанию значение равно -1, соответствующее прямому преобразованию.

directions
вектор, содержащий индексы размерности A[1, ndims(A)]) вдоль которой необходимо вычислить БПФ (многомерный). По умолчанию направления directions соответствуют 1:ndims(A): "кумулятивный" БПФ вычисляется для всех направлений. См. раздел "Описание".

symmetry
необязательная символьная строка, помогающая функции fft() выбрать наилучший алгоритм:
  • "symmetric": заставляет рассматривать A или все её "слои" как симметрично сопряжённую. Это полезно, когда точная симметрия A или её "слоёв" возможно чередуется только из-за ошибок округления.

    Многомерный массив B размерами [s1,s2,..,sN] сопряжённо симметричный для БПФ, если и только если B==conj(B([1 s1:-1:2],[1 s2:-1:2],...,[1 sN:-1:2])). В этом случае результат X является вещественным и может использоваться эффективный специфический алгоритм для его вычисления.

  • "nonsymmetric": Тогда fft() не обращает внимание ни на какую симметрию.

  • не указано: тогда выполняется автоматическое определение симметрии.

dims
вектор положительных целых чисел. Старый синтаксис. Каждый элемент должен быть делителем length(A). Произведение элементов должно быть строго меньше length(A). См. подробности в разделе "Описание".

incr
вектор положительных строго возрастающих целых чисел, такой же длины, что и dims. Старый синтаксис. Каждый элемент должен быть делителем length(A). См. подробности в разделе "Описание".

Описание

Эта функция вычисляет прямое или обратное одно-, дву- или многомерное дискретное преобразование Фурье массива или многомерного массива чисел вдоль одного или нескольких направлений внутри этого массива.

Краткий синтаксис

Прямое преобразование:

X = fft(A [,symmetry]) или X = fft(A, -1 [,symmetry]) выполняет прямое преобразование.

одномерное
a=A является вектором: вычисляется одномерное прямое БПФ, так что:

x(k)=∑_m=1…n a(m).exp(-2iπ.(k-1)(m-1)/n)

многомерное
A является матрицей или многомерным массивом: выполняется многомерное прямое БПФ.

Обратное нормированное преобразование:

X = fft(A,+1) или X = ifft(A) выполняет обратное нормированное преобразование, такое, что A==ifft(fft(A)).

одномерное
a=A является вектором: X = fft(a, +1) или X = ifft(a) выполняют одномерное обратное БПФ, вычисляемое как:

x(k)=(1/n).∑_m=1…n a(m).exp(+2iπ.(k-1)(m-1)/n)

многомерное
A является матрицей или многомерным массивом: выполняется многомерное обратное БПФ.

Длинный синтаксис: многомерное прямое БПФ

X = fft(A, sign, directions [, symmetry]) выполняет эффективно все прямые или обратные БПФ по всем "слоям" A вдоль выбранных направлений directions.

Например, если A является трёхмерным массивом, то X = fft(A,-1,2) эквивалентно:

for i1 = 1:size(A,1)
    for i3 = 1:size(A,3)
        X(i1,:,i3) = fft(A(i1,:,i3), -1);
    end
end

и X = fft(A,-1,[1 3]) эквивалентно:

for i2 = 1:size(A,2)
    X(:,i2,:) = fft(A(:,i2,:), -1);
end

X = fft(A, sign, dims, incr [, symmetry]) является старым синтаксисом, который также позволяет выполнять все прямые или обратные БПФ слоёв A вдоль выбранных направлений directions. С этим синтаксисом A рассматривается как сериализованная в вектор, и её фактические размеры игнорируются. Слои выбираются указанием размеров A и инкрементов сериализованного индекса, относящегося к размерам.

Например, если A является массивом с n1*n2*n3 элементов, X = fft(A,-1, n1, 1) эквивалентно X = fft(matrix(A,[n1,n2,n3]), -1, 1) ; а X = fft(A,-1, [n1 n3], [1 n1*n2]) эквивалентно X = fft(matrix(A,[n1,n2,n3]), -1, [1,3]).

Оптимизация fft

Примечание: Функция fft() автоматически сохраняет свои последние внутренние параметры в памяти для повторного их использования во второй раз. Это значительно улучшает время вычисления, когда выполняются последовательные вызовы (с одинаковыми параметрами).

Можно пойти дальше в оптимизации fft(), используя функции get_fftw_wisdom и set_fftw_wisdom.

Алгоритмы: fft() использует библиотеку fftw3.

Библиография: Matteo Frigo and Steven G. Johnson, "FFTW Documentation" http://www.fftw.org/#documentation

Примеры

Одномерное БПФ (вектора):

// Частотные составляющие сигнала
//-------------------------------
// построение зашумлённого сигнала оцифрованного с частотой 1000 Гц, содержащего чистые
// гармоники на 50 и 70 Гц
sample_rate = 1000;
t = 0:1/sample_rate:0.6;
N = size(t,'*'); //количество отсчётов
s = sin(2*%pi*50*t) + sin(2*%pi*70*t+%pi/4) + grand(1,N,'nor',0,1);

y=fft(s);

// s является вещественным и результат БПФ является сопряжённо симметричным и мы
// оставляем только первые N/2 точек
f = sample_rate*(0:(N/2))/N; //вектор связанных частот
n = size(f,'*')
clf()
plot(f, abs(y(1:n)))

2D FFT (of a matrix):

A = zeros(256,256);
A(5:24,13:17) = 1;
X = fftshift(fft(A));
set(gcf(), "color_map",jetcolormap(128));
clf; grayplot(0:255, 0:255, abs(X)')

N-мерный БПФ (многомерного массива):

// простой случай, 3 одномерных БПФ во времени
N = 2048;
t = linspace(0,10,2048);
A = [2*sin(2*%pi*3*t) + sin(2*%pi*3.5*t)
     10*sin(2*%pi*8*t)
     sin(2*%pi*0.5*t) + 4*sin(2*%pi*0.8*t)];
X = fft(A,-1,2);

fs = 1/(t(2)-t(1));
f = fs*(0:(N/2))/N; // вектор связанных частот
clf; plot(f(1:100)',abs(X(:,1:100))')
legend(["3 и 3,5 Гц","8 Гц","0,5 и 0,8 Гц"],"in_upper_left")

// 45 трёхмерных БПФ во времени
Dims = [5 4 9 5 6];
A = matrix(rand(1, prod(Dims)), Dims);

y = fft(A,-1,[2 4 5]);

// эквивалентный (но менее эффективный) код
y1 = zeros(A);
for i1 = 1:Dims(1)
    for i3 = 1:Dims(3)
        ind = list(i1,:,i3,:,:);
        y1(ind(:)) = fft(A(ind(:)),-1);
  end
end
// Использование явной формулы одномерного дискретного преобразования Фурье
// ------------------------------------------------------------------------
function xf=DFT(x, Sign);
    n = size(x,'*');
    // вычисление матрицы Фурье размером n на n
    am = exp(Sign * 2*%pi*%i * (0:n-1)'*(0:n-1)/n);
    xf = am * matrix(x,n,1);  // ДПФ
    xf = matrix(xf,size(x));  // изменение размерности
    if Sign == 1 then
        xf = xf/n;
    end
endfunction

// Сравнение с алгоритмом БПФ
a = rand(1,1000);
norm(DFT(a,1) - fft(a,1))
norm(DFT(a,-1) - fft(a,-1))

tic(); DFT(a,-1); toc()
tic(); fft(a,-1); toc()

Смотрите также

  • corr — корреляция, ковариация
  • fftw_flags — устанавливают метод вычисления быстрого преобразования Фурье функции fftw
  • get_fftw_wisdom — возврат опыта fftw
  • set_fftw_wisdom — Устанавливает опыт fftw
  • fftw_forget_wisdom — Сброс опыта fftw
Report an issue
<< dst transforms fft2 >>

Copyright (c) 2022-2024 (Dassault Systèmes)
Copyright (c) 2017-2022 (ESI Group)
Copyright (c) 2011-2017 (Scilab Enterprises)
Copyright (c) 1989-2012 (INRIA)
Copyright (c) 1989-2007 (ENPC)
with contributors
Last updated:
Mon Jan 03 14:39:55 CET 2022