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数字信号处理v3 第四章 快速傅里叶变换(5)工程扩展
算法工匠
1年前
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继续讲解,加入工程实现方面的内容!2024年国庆期间,趁着股市好心情,在家安心写文章,用了七天时间整理完成了此篇,希望能给大家带来工程经验的增加!在快速傅里叶变换中,如果信号的长度不是
1. 频域分辨率改变
当对信号进行零填充(zero-padding)以扩展为2^n长度时,信号的频率分辨率提高,因为零填充相当于在时间域中增加了信号的长度,从而使得频域中的频点间隔变得更密。实际上,零填充并不会增加信号的频率信息量,而是使频域的分辨率更精细。
正面影响:有助于频谱的可视化,使频域的图形更加平滑。
负面影响:虽然频率分辨率提高了,但这种分辨率的提升并没有增加实际的频率信息量,可能会给人一种频谱具有更丰富信息的错觉。
此处插0不同于之前的补零操作,这里主要是为了凑整插0,而之前是为了提高分辨率插0。
之前大量补0后的频域估计结果!
可以让值估计的更加准确!
2. 引入频谱泄漏 (Spectral Leakage)
零填充操作相当于人为地在信号两端添加了不连续的部分,特别是当信号的采样周期不完整时,会产生频谱泄漏,即频率成分扩展到原本不应该有的频率位置上。泄漏的程度依赖于信号的窗函数选择和信号频率的分布情况。
正面影响:合理的窗函数和处理可以减小频谱泄漏。
负面影响:若不加处理或选择合适的窗函数,频谱泄漏会导致频域信息模糊,影响频率分析的精度。
3. 时域信号失真
如果信号的长度过短并且通过截断或零填充来匹配 2^n,可能会导致时域信号的失真。这种失真体现在原始信号的边缘信息被削弱或丢失,特别是当信号具有较长的持续时间时,截断操作会丢失部分有用信息。
正面影响:零填充在时域不会改变信号本身的频率成分,只是延长了时间域上的信号表示。
负面影响:截断操作则会丢失部分信号信息,尤其是当信号的尾部具有重要信息时,可能导致在频域中的分析结果出现偏差。
4. 运算效率
FFT 对长度为2^n的信号进行处理时,计算效率最高。如果信号长度不是2^n,算法需要通过插值或截断来进行处理,而这些操作可能导致额外的计算开销,降低了FFT的效率。
正面影响:使用2^n长度的信号保证 FFT 的高效性。
负面影响:对于长度不为2^n的信号,虽然可以进行插值调整,但这会增加额外的处理步骤和计算时间。
5. 信号周期性假设的偏差
FFT 基于时域信号的周期性假设,即认为信号是无限周期重复的。通过插值使信号长度变为
时,实际上是在信号的末尾填充零,这可能破坏信号的周期性假设,尤其是对于非周期信号,这会导致在频域中出现伪频成分。这是在GPS信号捕获时最忌讳的一个因素。
正面影响:对于周期性信号,这种影响较小。
负面影响:对于非周期信号,这种操作会引入不真实的频率分量,影响频谱分析结果。
本文我们考虑的是在利用FFT完成循环相关环境下各种操作(补零和内插)对于峰值的影响。
工程应用!
并行码相位搜索算法是 GPS 信号捕获中最常用的技术之一。这种方法的优势在于它能够通过一次 FFT 运算,快速检测多个伪码相位。其基本步骤为:
步骤:
生成本地 PRN 码:生成一个完整的 PRN 伪码序列,并根据信号采样率调整长度。
本地 PRN 码的 FFT 变换:对本地生成的 PRN 码进行 FFT 变换,转移到频域。
输入信号的 FFT 变换:对接收到的 GPS 信号进行 FFT 变换,得到频域信号。
频域乘积:将输入信号的 FFT 结果和 PRN 码的 FFT 结果相乘,得到频域的相关值。
逆 FFT:对相乘后的结果进行逆 FFT,得到码相位的相关峰值。
优势:
可以同时捕获多个码相位,使得捕获速度大大提高。
相比于传统的逐个码相位进行匹配的方法,FFT-based 并行搜索具有较高的计算效率。
看看示例代码!
在GPS信号捕获过程中,将码周期从1023点扩展到1024点,可以通过插值的方法实现。插值可以帮助在信号中增加采样点,从而使得信号长度适合进行FFT运算。对于1023个点的GPS码,最常用的方式是进行线性插值或使用其他类型的插值(如样条插值)来增加一个点,使其总长度变为1024点。
步骤概述:
生成GPS伪码
:生成1023点的GPS伪随机噪声(PRN)码。
插值
:对伪码进行插值,使其长度变为1024点。
零填充
:在信号的末尾添加零以便于FFT处理。
进行FFT
:对插值后的信号进行FFT运算。
相关运算
:通过FFT得到的频域信号进行相关计算。
代码如下:
来源:通信工程师专辑
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首次发布时间:2024-10-19
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