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Exercise 5.2: Inverse Discrete Fourier Transform

From LNTwww

Fünf verschiedene Sätze für die Spektralkoeffizienten  D(μ)

Bei der Diskreten Fouriertransformation  (DFT) werden

  • aus den  N  Zeitkoeffizienten  d(ν)   ⇒   Abtastwerte des zeitkontinuierlichen Signals  x(t)
  • die  N  Spektralbereichskoeffizienten  D(μ)


berechnet. Mit  ν=0, ... , N – 1  und  \mu = 0, ... , N – 1  gilt:

D(\mu) = \frac{1}{N} \cdot \sum_{\nu = 0 }^{N-1} d(\nu)\cdot {w}^{\hspace{0.05cm}\nu \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}\mu} \hspace{0.05cm}.

Hierbei bezeichnet  w  den komplexen Drehfaktor:

w = {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2 \pi /N} = \cos \left( {2 \pi}/{N}\right)-{\rm j} \cdot \sin \left( {2 \pi}/{N}\right) \hspace{0.05cm}.

Für die Inverse Diskrete Fouriertransformation  (IDFT)   ⇒   „Umkehrfunktion” der DFT gilt entsprechend:

d(\nu) = \sum_{\mu = 0 }^{N-1} D(\mu) \cdot {w}^{-\nu \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}\mu} \hspace{0.05cm}.

In dieser Aufgabe sollen für verschiedene Beispielfolgen  D(\mu)  (die in der obigen Tabelle mit  \rm A, ... ,  \rm E bezeichnet sind) die Zeitkoeffizienten  d(\nu)  ermittelt werden. Es gilt somit stets  N = 8.





Hinweise:


Fragebogen

1

Wie lauten die Zeitkoeffizienten  d(\nu)  für die  D(\mu)–Werte von Spalte  \rm A?

d(0)\ = \

d(1)\ = \

2

Wie lauten die Zeitkoeffizienten  d(ν)  für die  D(\mu)–Werte von Spalte  \rm B?

d(0)\ = \

d(1)\ = \

3

Wie lauten die Zeitkoeffizienten  d(ν)  für die  D(\mu)–Werte von Spalte  \rm C?

d(0)\ = \

d(1)\ = \

4

Wie lauten die Zeitkoeffizienten  d(ν)  für die  D(\mu)–Werte von Spalte  \rm D?

d(0)\ = \

d(1)\ = \

5

Wie lauten die Zeitkoeffizienten  d(ν)  für die  D(\mu)–Werte von Spalte  \rm E?

d(0)\ = \

d(1)\ = \


Musterlösung

(1)  Aus der IDFT–Gleichung wird mit  D(\mu) = 0  für  \mu \ne 0:

d(\nu) = D(0) \cdot w^0 = D(0) =1\hspace{0.5cm}(0 \le \nu \le 7)\ \hspace{0.5cm} \Rightarrow\hspace{0.5cm}\hspace{0.15 cm}\underline{d(0) = d(1) = 1}.
  • Dieser Parametersatz beschreibt die diskrete Form der Fourierkorrespondenz des Gleichsignals:
x(t) = 1 \hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm} X(f) = {\delta}(f) \hspace{0.05cm}.


(2)  Alle Spektralkoeffizienten sind Null mit Ausnahme von  D_1 = D_7 = 0.5. Daraus folgt für  0 ≤ ν ≤ 7:

d(\nu) = 0.5 \cdot {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /4) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} + 0.5 \cdot {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /4) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} \hspace{0.05cm}.
  • Aufgrund der Periodizität gilt aber auch:
d(\nu) = 0.5 \cdot {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /4) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} + 0.5 \cdot {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /4) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} = \cos \left({\pi}/{4} \cdot \nu \right) \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}\hspace{0.15 cm}\underline{d(0) = 1}, \hspace{0.2cm}\hspace{0.15 cm}\underline{d(1) = {1}/{\sqrt{2}} \approx 0.707} \hspace{0.05cm}.
  • Es handelt sich also um das zeitdiskrete Äquivalent zu
x(t) = \cos(2 \pi \cdot f_{\rm A} \cdot t) \hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm} X(f) = {1}/{2} \cdot {\delta}(f + f_{\rm A}) + {1}/{2} \cdot {\delta}(f - f_{\rm A}) \hspace{0.05cm},
wobei  f_{\rm A}  die kleinste in der DFT darstellbare Frequenz bezeichnet.


(3)  Gegenüber der Teilaufgabe  (2)  ist nun die Schwingungsfrequenz doppelt so groß, nämlich  2 f_{\rm A}  anstelle von  f_{\rm A}:

x(t) = \cos(2 \pi \cdot (2f_{\rm A}) \cdot t) \hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm} X(f) = {1}/{2} \cdot {\delta}(f + 2f_{\rm A}) + {1}/{2} \cdot {\delta}(f - 2f_{\rm A}) \hspace{0.05cm},
  • Damit beschreibt die Folge  \langle \hspace{0.1cm}d(ν)\hspace{0.1cm}\rangle   zwei Perioden der Cosinusschwingung, und es gilt für  0 ≤ ν ≤ 7:
d(\nu) = 0.5 \cdot {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /2) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} + 0.5 \cdot {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} (\pi /2) \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} = \cos \left({\pi}/{2} \cdot \nu \right)\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}\hspace{0.15 cm}\underline{d(0) = 1, \hspace{0.2cm}d(1) = 0} \hspace{0.05cm}.


(4)  Durch eine weitere Verdoppelung der Cosinusfrequenz auf  4 f_{\rm A}  kommt man schließlich zur zeitkontinuierlichen Fourierkorrespondenz

d(\nu) = 0.5 \cdot {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} + 0.5 \cdot {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \nu} = \cos \left(\pi \cdot \nu \right) \hspace{0.05cm}
und damit zu den Zeitkoeffizienten
d(0) =d(2) =d(4) =d(6) \hspace{0.15 cm}\underline{= +1}, \hspace{0.2cm}d(1) =d(3) =d(5) =d(7) \hspace{0.15 cm}\underline{= -1} \hspace{0.05cm}.
  • Zu beachten ist, dass hier die beiden Diracfunktionen in der zeitdiskreten Darstellung aufgrund der Periodizität zusammenfallen.
  • Die Koeffizienten  D (+4) = 0.5  und  D (-4) = 0.5  ergeben zusammen  D (4) = 1.


(5)  Die Diskrete Fouriertransformation ist ebenfalls linear. Deshalb ist das Superpositionsprinzip weiterhin anwendbar:

  • Die Koeffizienten  D(\mu )  aus Spalte  \rm E  ergeben sich als die Summen der Spalten  \rm A  und  \rm D.
  • Deshalb wird aus der alternierenden Folge  \langle \hspace{0.1cm}d(ν) \hspace{0.1cm}\rangle   entsprechend Teilaufgabe  (4)  die um  1  nach oben verschobene Folge:
\hspace{0.15 cm}\underline{d(0) =d(2) =d(4) =d(6)= 2}, \hspace{0.2cm}\hspace{0.15 cm}\underline{d(1) =d(3) =d(5) =d(7) = 0} \hspace{0.05cm}.