Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

77-30569/372760 Методы представления и преобразования сигналов в базисе обобщенных функций Крестенсона

# 03, март 2012
Файл статьи: Савельев_1_P.pdf (258.81Кб)
авторы: профессор Сюзев В. В., Савельев А. Я., Гудзенко Д. Ю.

УДК 519.216.1/2

МГТУ им. Н.Э. Баумана

v.suzev@bmstu.ru

Вычислительная и функциональная эффективность решения многих задач цифровой обработки сигналов спектральными методами существенно зависит от используемых систем базисных функций [1]. Поскольку ортогональных систем базисных функций существует неограниченное множество, то выбор рационального базиса  является сложной теоретической и прикладной проблемой. В этих условиях особенно полезными могут оказаться параметрические базисные функции, содержащие в своей структуре один или несколько изменяемых параметров,  влияющих на их свойства. Известным и важным примером таких базисов служит класс комплексных экспоненциальных функций Виленкина-Крестенсона [2], управление свойствами которых осуществляется с помощью вариации основания используемой системы счисления. Обобщение этих функций на многоосновную систему счисления (систему счисления с переменным основанием) и применение дополнительных способов их переупорядочения значительно расширяет ассортимент возможных базисных систем, среди которых можно искать базис, в наибольшей степени удовлетворяющий условию решаемой задачи обработки. В данной статье рассмотрены известные и новые методы формирования  таких базисных систем и их основные свойства, а также оригинальные скалярные алгоритмы быстрого преобразования Фурье на их основе.

            Пусть  есть целые положительные числа, принятые в качестве оснований системы счисления, и  целые числа  k и i,  задающие номер и аргумент обобщенной функции Крестенсона (ОФК) W(k, i), на интервале  записаны  в виде

              (1)

 

где , а  и являются m-ми разрядами позиционного представления чисел i и k ( и  - младшие разряды) и лежат в диапазоне  .

Тогда ОФК можно представить следующим выражением [3]:

                                 (2)

где      . Эти функции можно выразить и через произведение дискретных комплексных экспоненциальных функций (ДЭФ) :

                     (3)

где принято

            Записанные таким образом ОФК обладают рядом интересных свойств. Приведем основные из них.

1. ОФК являются комплексными функциями с единичным модулем и фазой  . Вычитая из фазы целое число , можно получить ОФК с минимальными фазами.

2. В ОФК переменные   k и  iравноправны, поэтому, если поменять их местами, функция не изменится, т.е.

                                                          (4)

В этом проявляется свойство двойственности ОФК относительно своих аргументов, которое приводит к симметричности матрицы значений ОФК.

            3. Среднее значение любой ОФК, кроме нулевой, равно нулю, т.е.

                                                     (5)

Действительно,

.            (6)

Но при

поэтому при , когда хотя бы один разряд , все произведение (6) будет равно нулю. Следовательно, выражение (5) справедливо.

            Среднее значение нулевой ОФК равно единице, т.к.   и

     

4. Произведение двух любых ОФК дает другую ОФК:

                                       (7)

где

                                                            (8)

а произведение двух любых ОФК, одна из которых является комплексно-сопряженной, так же принадлежит ОФК:

                                                     (9)

где

                                                 (10)

В выражениях (8) и (10)  и  означают операции поразрядного модулярного сложения и вычитания, выполняемые  по правилам:

                                                (11)

            Доказательство первого утверждения вытекает из следующих соотношений:

Вывод второго утверждения можно получить аналогичным образом, если учесть, что

            Данное свойство отражает мультипликативность ОФК. В силу своей двойственности ОФК обладают мультипликативностью как по индексу k, так и по индексу i, т.е.  являются дважды мультипликативными функциями.

5. Мощность любой ОФК равна 1:

                                                   (12)

Действительно,  и поэтому формула (12) справедлива.

            6. ОФК являются ортогональными функциями, т.к.

                                           (13)

Для доказательства этого свойства сначала воспользуемся свойством мультипликативности в виде (9) и запишем сумму в (13) так:

Из этого выражения следует, что взаимная мощность двух ОФК с номерами k и λ равна среднему значению ОФК с номером α, определяемым соотношением (10). Но при  номер  не равен нулю и среднее значение такой ОФК будет равно нулю (см. (5)).

            7. Система из N ОФК будет полной системой на интервале [0, N). Это следует из того, что в этом случае к системе нельзя будет добавить ни одной новой функции, которая была бы ортогональной одновременно ко всем остальным функциям системы.

            Таким образом, N ОФК образуют полную ортонормированную мультипликативную комплексную дискретную базисную систему , пригодную для спектрального представления любых решетчатых сигналов ограниченной мощности. Пара ДПФ в базисе ОФК

                                                     (14)

а равенство Парсеваля

                                                  (15)

где  - комплексно-сопряженная к  величина.

            Так как ОФК являются дважды мультипликативными функциями, то для их спектров справедливы все общие свойства, приведенные в  работе [2]. В частности, выполняются теоремы о модуляции, сдвиге, свертке, корреляции и умножении сигналов. При этом, поскольку операция мультипликативности совпадает с операцией поразрядного сложения или вычитания по переменным модулям, то и операция обобщенного сдвига в этом базисе понимается в этом же смысле. Такие же операции должны быть использованы здесь и при  записи обобщенных сверток и корреляций. Энергетические спектры в базисе ОФК инвариантны к такому обобщенному сдвигу.

            ДПФ в базисе ОФК можно записать и в матричной  форме.

,

,

где матрицы прямых  () и комплексно спряженных ()  значений ОФК имеют вид:

Эти матрицы значений ОФК являются матрицами с полными фазами. Вычитая в них из степеней Wчисла, кратные  , получим матрицы значений с минимальными фазами. Матрицы значений ОФК  и  будут симметрическими и унитарными. Они содержат действительные и комплексные элементы, причем комплексные попарно сопряжены. Нулевая строка и нулевой столбец этих матриц состоят только из единичных элементов.

            Для ОФК по аналогии с функциями Виленкина-Крестенсона (ВКФ)  и функциями Уолша [2] можно вести понятие ранга R, равного числу ненулевых разрядов кода номера функции k. Номер  k  функции или спектра ранга r можно тогда  обозначить в виде . При r =1 в разложении   kбудет только один значащий разряд.  Совокупность таких номеров можно записать так:

Так как здесь используется только одна переменная с индексом, то ее можно заменить на простую переменную µ и тем самым упростить запись:

            Если значение µ (или km)  равно 1, то номер и принадлежит следующему множеству значений: . Соответствующие ему функции

                                       (16)

и зависят только от значения своего аргумента. Таким свойством обладали обычные функции Радемахера в системах Уолша и обобщенные функции Радемахера в системах ВКФ [2]. По аналогии эти функции так же можно считать обобщенными функциями Радемахера   для системы счисления с переменным основанием. Тогда

.                                       (17)

При введении  обозначения функции Радемахера учтено, что с увеличением ее номера число точек изменения ее значений должно возрастать. Очевидно, что в полной системе ОФК (2) содержится только n обобщенных функций Радемахера и любая ОФК (2) может быть выражена через их произведение:

                                 (18)

            Пример 1. Построить систему ОФК для N=6  прямым методом и с помощью функций Радемахера.

            Решение. В этом случае . Поэтому примем   а . Тогда числа k  и  i запишутся в виде     и , где , а . Значения i и kв десятичной системе и системе с основаниями 2 и 3 сведем в табл. 1.

Таблица 1

0

1

2

3

4

5

00

01

10

11

20

21

 

В соответствии с формулой (3) ОФК в этом случае записываются следующим образом:

Подставляя сюда все значения разрядов, получим систему из шести ОФК, которую представим в виде следующей матрицы значений с минимальными фазами:

                                         (19)

Элементы    и   имеют следующие значения:

            Теперь вычислим ОФК с помощью функций Радемахера. В соответствии с выражением (18) они будут равны:

После этого, пользуясь формулой (18), выразим все  ОФК через  эти функции:

  

  

Вычисление по этим формулам приводит к той же матрице значений       ОФК (19).

_______________  .  _______________ 

            Возможен еще один способ вычисления приведенных ОФК. Он следует из матричной интерпретации выражения (3) в виде кронекеровского произведения соответствующих матриц ДЭФ:

,                                            (20)

где

                                                             (21)

 

Поскольку такая система ОФК может быть выражена с помощью кронекеровского произведения, то ее можно назвать системой ОФК-Кронекера. В частном случае, при  она переходит в систему ВКФ-Адамара [2].

            Пример 2. Вычислить матрицу ОФК кронекеровским способом для условия предыдущего примера.

            Решение. В этом случае

где

 

Поэтому

             (22)

Матрицы (19) и (22) совпадают.

_______________  .  _______________ 

            Кронекеровская система является только одной из возможных полных базисных систем, использующих ОФК. На основе функций   можно построить целое семейство базисов с симметрическими  и унитарными матрицами, число которых зависит от конкретной величины N. Причем возможностей для организации базисных систем здесь больше, чем в ВКФ.

            Можно отметить, кроме рассмотренных, по меньшей мере еще два способа построения таких базисов. Первый способ основывается на использовании формул (2), (18) или (20) для всех возможных комбинаций сомножителей в  произведении  для N. Если все сомножители  разные, то он  позволяет получить n! различных базисных систем ОФК-Кронекера.

            Пример 3. Построить все системы ОФК-Кронекера  для N=6.

            Решение. В этом случае возможны два варианта разложения N=6 на множители:   и . Для первого варианта система ОФК-Кронекера получена и приведена в предыдущих примерах. Для второго варианта имеем 

.

Поэтому

                              (23)

Полученная матрица (23) отличается от матрицы (22).

_______________  .  _______________

            Второй способ формирования базисных ОФК-систем  состоит в перестановке строк и столбцов любой матрицы ОФК-Кронекера, полученной первым способом, по закону определенной замкнутой операции над индексами  k  и   i   ОФК (напомним, что замкнутой считается такая операция над индексом, результат которой,  изменяя порядок следования значений индекса, не меняет самого диапазона его изменения, т.е. результирующий индекс пробегает те же значения, что и исходный, но в другой последовательности).  Такими операциями являются, например, инверсия кода индекса и кодирование Грея индекса, обобщенные на случай многоосновной системы счисления. Рассмотрим эти операции.

            Если число kв многоосновной системе счисления представляется выражением (1), то инверсное ему число в этой же системе счисления записывается следующим образом:

                                 (24)

где

Обобщенная инверсия, как и двоичная, и   p-ичная инверсии, сводится к записи разрядов кода числа k в обратном порядке. Однако веса разрядов в многоосновной системе, где диапазоны изменения разрядов  в общем случае не совпадают, должны быть изменены по закону (24). При  обобщенная инверсия переходит в    p-ичную инверсию и инверсное число  имеет более привычный вид записи:

.

            Пример 4. Найти инверсные значения целочисленного индекса, принадлежащего диапазону  [0,6).

            Решение. В этом случае  6=2· 3, поэтому  а . В системе счисления с основаниями 2 и 3 числа  k и  будут иметь следующий вид:  .  Их значения в различных формах записи приведены в табл. 2.

 

Таблица 2

k

0

1

2

3

4

5

00

01

10

11

20

21

00

10

01

11

02

12

0

3

1

4

2

5

00

01

11

10

20

21

0

1

3

2

4

5

 

_______________  .  _______________ 

            Код Грея  числа  k в многоосновной системе счисления вычисляется по следующему алгоритму: , который отличается от соответствующего алгоритма в системе счисления с одним основанием только использованием различных модулей при формировании  разрядов кода.

            Пример 5.  Найти значения кода Грея для индекса k предыдущего примера.

            Решение. Так как в этом случае , то а

.  Результаты   расчетов  по  этим   формулам  приведены  в табл. 2.

______________ . _______________

            Рассмотренные операции позволяют получить новые  полные ортонормированные мультипликативные системы ОФК. Для этого необходимо в матрице любой известной системы ОФК осуществить сначала перестановку строк, а затем – столбцов (можно и наоборот) по закону этих операций. В результате будут получены новые симметрические и унитарные матрицы ОФК. Перестановка  только строк или только столбцов исходной  матрицы приводит к несимметрическим результирующим матрицам.

            Продемонстрируем процесс формирования симметрических матриц на конкретных примерах.

            Пример 6. Построить матрицу ОФК из матрицы ОФК-Кронекера (19) с использованием операции обобщенной инверсии индексов.

            Решение. В соответствии с данными табл. 2 произведем следующее переупорядочение матрицы (19): первую строку перемещаем на место второй, а вторую – на место четвертой, третью – на место первой, четвертую – на место третьей, а нулевую и пятую строки оставляем на своих местах. В результате получается следующая промежуточная матрица:

Эта матрица несимметрическая. Для получения из нее симметрической матрицы необходимо выполнить аналогичные перестановки её столбцов. Тогда будет получена следующая итоговая матрица:

                            (25)

Эта матрица ОФК является симметрической и отличается от исходной.

_______________  .  _______________ 

            Пример 7. Построить матрицу ОФК из той же  матрицы ОФК-Кронекера (19) с использованием  кодирования Грея.

            Решение. В соответствии с данными табл. 2 в этом случае процедура перестановок существенно проще: нулевые, первые, четвертые и пятые строки и столбцы остаются на месте, а вторые и третьи меняются местами. В итоге получается следующая  матрица ОФК:

                               (26)

Эта матрица так же симметрическая и по структуре не совпадает ни с матрицей (19), ни с матрицей (25).

_______________  .  _______________ 

            Результаты приведенных примеров показывают, что все матрицы, полученные различными способами, отличаются друг от друга по структуре, хотя и обладают одинаковыми общими свойствами. Это говорит о том, что рассмотренные способы не подменяют друг друга и являются инструментом для построения новых полных ортонормированных и мультипликативных базисных систем.

            Перейдем теперь к синтезу алгоритмов быстрого преобразования в базисе обобщенных функций Крестенсона  (БПК). Вариантов построения БПК существует еще больше, чем быстрых преобразований в базисе ВКФ,  поскольку возможно образование значительно большего числа систем ОФК. В качестве примера приведем методы синтеза БПК только для ОФК-систем Кронекера.

            Остановимся сначала на случае представления числа отсчетов сигнала в виде произведения двух сомножителей: , где и  являются целыми положительными числами. Преобразуем одномерный массив  в двумерную таблицу  с помощью  подстановки . Эта подстановка соответствует представлению величины  в позиционной системе счисления с основаниями  и при числе разрядов . Тогда прямые ДПФ в базисе ОФК (14) без нормирующего множителя  можно записать так:

            Рассмотрим спектральные составляющие с номерами, изменяющимися по такому же закону, что и номера отсчетов, т.е. с

              (27)

Используя свойства позиционных кодов в системе с переменным основанием, можно записать, что

                           (28)

где  является, как и ранее в выражении (8), обозначением операции поразрядного суммирования по переменному модулю. Тогда в соответствии со свойствами мультипликативности и двойственности ОФК выражение (27) можно преобразовать к виду

            Дальнейшее упрощение этого выражения зависит от значений приведенных в нем ОФК. Чтобы их получить, воспользуемся записью ОФК в виде формулы (2). Тогда имеем

Учитывая эти соотношения, получим следующую запись общего спектра сигнала:

 (29)

Полученное выражение представляет собой алгоритм БПК для случая разложения Nна два множителя.

            Его можно записать в более удобной для вычислений форме, если обозначить внутреннюю сумму в выражении (29) в виде двумерной величины

    .                      (30)

Тогда полный спектр будет равен

.                  (31)

            Последовательность действий в таком алгоритме такова: сначала одномерный сигнал преобразуется в двумерную таблицу  размерностью , после чего с помощью -точечных ДПФ по каждой из её строк вычисляется таблица промежуточных данных , из которой затем путем выполнения -точечных ДПФ по всем её столбцам формируется таблица искомых спектральных коэффициентов . Переход от одномерных массивов к двумерным таблицам  и обратно осуществляется по правилам взаимосвязи одномерных и многомерных индексов. Поскольку в этом алгоритме БПК отсчеты сигнала и спектра по строкам соответствующих таблиц  располагаются с прореживанием, то он является  алгоритмом с прореженным порядком следования отсчетов сигнала и спектра (алгоритмом первого типа).    

            Для БПК (29) число комплексных сложений  и умножений  равно:

,                              (32)

.                                                 (33)

В последней оценке числа умножений учтено, что умножения на единичные значения элементов матрицы ДЭФ, расположенные в её нулевой строке и нулевом  столбце, являются тривиальными. Исключение из алгоритма умножений на другие тривиальные значения ДЭФ приводит к оптимизированным вариантам БПК. Для них   оценка числа умножений еще более уменьшается.

            Пример 8.  Записать алгоритм БПК-Кронекера для .

            Решение. Пусть  и . Тогда массив сигнала  превращается в таблицу 

Алгоритм вычисления двумерного спектра  в соответствии с общим алгоритмом (29) будет выглядеть так:

где учтено, что  Промежуточные величины  

и алгоритм БПК:

            Дальнейшую последовательность действий можно представить в виде следующих двух этапов.

            Этап 1. Расчет промежуточных величин:

Принимая  получим

                ,

    

      

Таблица этих промежуточных величин будет иметь следующий вид:

           

            Этап 2. Расчет искомого спектра:

поэтому при

Этим значениям соответствуют итоговые таблицы

            В алгоритме выполняются 18 сложений и 8 умножений. Расчет по формулам (32), (33) дает 18 сложений и 11 умножений. Меньшее число реальных умножений связано с тем, что используемое в данном примере 2-точечное ДПФ выполняется без умножений. Сигнальный  граф этого алгоритма приведен на рис. 1а.

Рис. 1. Сигнальный граф полного БПК-Кронекера первого (а) и второго (б) типа для N=9

____________ . _______________

 

            Если в свою очередь один из сомножителей  или  также раскладывается на два множителя, то приведенный алгоритм рекурсивно можно применить и для быстрого вычисления  -точечных или -точечных ДПФ. Это  повлечет за собой  дополнительное прореживание сигнала и спектра и, в конечном итоге, к дополнительному  сокращению объема вычислений. В общем случае при

,                                                             

одномерные массивы  и  с помощью подстановок

   (34)

где , преобразуются в многомерные  таблицы и , связь между которыми устанавливает следующее аналитическое выражение:

  (35)

Это и есть  полный алгоритм БПК-Кронекера с прореженным порядком следования отсчетов сигнала и спектра, содержащий  уровней прореживания.

            Реализация полного алгоритма БПК потребует выполнения

                                     (36)

 

сложений и умножений. Некоторые из этих умножений могут оказаться  тривиальными. Их исключение из алгоритма позволяет еще больше оптимизировать его.

            В алгоритмах БПК-Кронекера (29) и (35) можно поменять последовательность суммирования и порядок следования индексов, в результате чего будут получены другие модификации БПК, обладающие  такими же реализационными характеристиками. В частности, если порядок следования индексов и сумм изменить на обратный, что приведет к обработке транспонированных таблиц сигнала и спектра, то можно получить второй тип алгоритма БПК-Кронекера  с естественным порядком следования отсчетов сигнала и спектра. Для  такой алгоритм имеет следующий вид:

,    (37)

а  для  он представляется следующим образом:

(38)

            Пример 9. Записать алгоритм БПК-Кронекера второго типа для N=6.

            Решение.Примем.Таблица сигнала

 имеет следующий вид

а  алгоритм БПК выглядит так:

 

где

            Этап 1. Расчет промежуточных величин

Они образуют таблицу

            Этап 2 . Расчет спектра

Результирующие таблицы имеют вид:

            Сигнальный граф этого алгоритма приведен на рис. 1б. По сложности он совпадает с алгоритмом первого типа.

_______________ . _______________ 

В выражении для Nпорядок сомножителей можно изменить.  Это приводит к БПК для других систем ОФК, отличных от систем Кронекера.

Таким образом, полученные результаты, включая методы формирования различных базисных систем на основе обобщенных функций Крестенсона в системах счисления с переменными основаниями, их свойства и быстрые алгоритмы вычисления спектра, составляют теоретическую основу для решения проблемы выбора оптимального базиса для широкого круга задач обработки сигналов (фильтрации, распознавания, сжатия, кодирования и т.п.) в условиях действия жестких ограничений на вычислительную сложность алгоритмов обработки. Особенно перспективным может оказаться  применение этих базисов для исследования -линейных систем и -стационарных случайных процессов, использующих обобщенный временной сдвиг в виде поразрядного модулярного сложения  с различными модулями.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье,  Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. – М.: Наука, 1989. – 496 с.
  2. Трахтман А.М., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. – М.: Сов. радио, 1975.- 208 с.
  3. Власенко В.А., Лаппа Ю.М., Ярославский Л.П. Методы синтеза быстрых алгоритмов свертки и спектрального анализа сигналов. - М.: Наука, 1990. – 180 с.

 

Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2022 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)