Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.5Z: Complexity of the FFT"

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Der FFT–Algorithmus realisiert eine Diskrete Fouriertransformation mit dem kleinstmöglichen Rechenaufwand, wenn der Parameter '''N''' eine Zweierpotenz ist. Im einzelnen sind zur Durchführung einer FFT folgende Rechenschritte notwendig:
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Der FFT–Algorithmus realisiert eine Diskrete Fouriertransformation mit dem kleinstmöglichen Rechenaufwand, wenn der Parameter ''N'' eine Zweierpotenz ist. Im einzelnen sind zur Durchführung einer FFT folgende Rechenschritte notwendig:
 
:*Die FFT geschieht in ld ''N'' Stufen, wobei in jeder Stufe die genau gleiche Anzahl an Rechenoperationen durchzuführen ist. „ld” steht hier als Abkürzung für den Logarithmus zur Basis 2.
 
:*Die FFT geschieht in ld ''N'' Stufen, wobei in jeder Stufe die genau gleiche Anzahl an Rechenoperationen durchzuführen ist. „ld” steht hier als Abkürzung für den Logarithmus zur Basis 2.
  
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:*In jeder Basisoperation, die man häufig auch als '''Butterfly''' bezeichnet, werden aus den beiden komplexen Eingangsgrößen $E_1$ und $E_2$ zwei komplexe Ausgänge berechnet:
 
:*In jeder Basisoperation, die man häufig auch als '''Butterfly''' bezeichnet, werden aus den beiden komplexen Eingangsgrößen $E_1$ und $E_2$ zwei komplexe Ausgänge berechnet:
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$$ A_1  = E_1 + E_2 \cdot w^{\hspace{0.04cm}\mu}, $$
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$$ A_2 = E_1 - E_2 \cdot w^{\hspace{0.04cm} \mu}\hspace{0.05cm}.$$
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:*Hierbei bezeichnet w = exp(–j · 2π/''N'') den komplexen Drehfaktor. Für das Beispiel ''N'' = 8 hat dieser folgenden Wert:
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$w =  {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \pi/4} = \cos(45^\circ) - {\rm j} \cdot \sin(45^\circ)\hspace{0.05cm}.$
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:*Der Exponent $\mu$ dieses komplexen Drehfaktors kann alle ganzzahligen Werte zwischen 0 und ''N''/2 –1 annehmen. Für ''N'' = 8 gilt:
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$w^0 = 1,\hspace{0.2cm}w^1 = \frac{1}{\sqrt{2}}- {\rm j}
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\cdot\frac{1}{\sqrt{2}},\hspace{0.2cm}w^2 = - {\rm
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j},\hspace{0.2cm}w^3 = -\frac{1}{\sqrt{2}}- {\rm j}
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\cdot\frac{1}{\sqrt{2}} \hspace{0.05cm}.$
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Mit dieser Aufgabe sollen die für die FFT erforderliche Anzahl von Rechenoperationen $(O_{FFT})$ ermittelt und mit dem für die DFT angebbaren Wert $O_{DFT}$ ≈ 8''N''$ ^2$ verglichen werden.
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Zu beachten ist:
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:*Sinnvollerweise werden die Potenzen von ''w'' vor dem eigentlichen Algorithmus berechnet und in einer Lookup–Tabelle abgelegt. Die hierfür notwendigen Operationen sollen deshalb unberücksichtigt bleiben.
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:*Die Bitumkehroperation – eine Umsortierung, die vor der ersten Stufe durchzuführen ist – soll bei dieser Abschätzung ebenfalls nicht berücksichtigt werden.
  
 
===Fragebogen===
 
===Fragebogen===

Revision as of 12:14, 17 March 2017

P ID1179 Sig Z 5 5.png

Der FFT–Algorithmus realisiert eine Diskrete Fouriertransformation mit dem kleinstmöglichen Rechenaufwand, wenn der Parameter N eine Zweierpotenz ist. Im einzelnen sind zur Durchführung einer FFT folgende Rechenschritte notwendig:

  • Die FFT geschieht in ld N Stufen, wobei in jeder Stufe die genau gleiche Anzahl an Rechenoperationen durchzuführen ist. „ld” steht hier als Abkürzung für den Logarithmus zur Basis 2.
  • Die Grafik zeigt die dritte und letzte Stufe für das Beispiel N = 8. Man erkennt, dass in dieser und auch den anderen Stufen jeweils N/2 Basisoperationen durchzuführen sind.
  • In jeder Basisoperation, die man häufig auch als Butterfly bezeichnet, werden aus den beiden komplexen Eingangsgrößen $E_1$ und $E_2$ zwei komplexe Ausgänge berechnet:

$$ A_1 = E_1 + E_2 \cdot w^{\hspace{0.04cm}\mu}, $$ $$ A_2 = E_1 - E_2 \cdot w^{\hspace{0.04cm} \mu}\hspace{0.05cm}.$$

  • Hierbei bezeichnet w = exp(–j · 2π/N) den komplexen Drehfaktor. Für das Beispiel N = 8 hat dieser folgenden Wert:

$w = {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \pi/4} = \cos(45^\circ) - {\rm j} \cdot \sin(45^\circ)\hspace{0.05cm}.$

  • Der Exponent $\mu$ dieses komplexen Drehfaktors kann alle ganzzahligen Werte zwischen 0 und N/2 –1 annehmen. Für N = 8 gilt:

$w^0 = 1,\hspace{0.2cm}w^1 = \frac{1}{\sqrt{2}}- {\rm j} \cdot\frac{1}{\sqrt{2}},\hspace{0.2cm}w^2 = - {\rm j},\hspace{0.2cm}w^3 = -\frac{1}{\sqrt{2}}- {\rm j} \cdot\frac{1}{\sqrt{2}} \hspace{0.05cm}.$

Mit dieser Aufgabe sollen die für die FFT erforderliche Anzahl von Rechenoperationen $(O_{FFT})$ ermittelt und mit dem für die DFT angebbaren Wert $O_{DFT}$ ≈ 8N$ ^2$ verglichen werden.

Zu beachten ist:

  • Sinnvollerweise werden die Potenzen von w vor dem eigentlichen Algorithmus berechnet und in einer Lookup–Tabelle abgelegt. Die hierfür notwendigen Operationen sollen deshalb unberücksichtigt bleiben.
  • Die Bitumkehroperation – eine Umsortierung, die vor der ersten Stufe durchzuführen ist – soll bei dieser Abschätzung ebenfalls nicht berücksichtigt werden.

Fragebogen

1

Multiple-Choice Frage

Falsch
Richtig

2

Input-Box Frage

$\alpha$ =


Musterlösung

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.