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计算N=2L(L为整数)点的按时间抽取基-2FFT需要()级蝶形运算。
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信息处理技术《数字信号处理》真题及答案
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N点FFT所需的复数乘法次数为
N
N
2
N
3
(N/2)log
2
N
用按时间抽取的基2FFT算法计算N点N=2LL为整数的DFT共需要作次复数乘和次复数加
不考虑某些旋转因子的特殊性一般一个基2FFT算法的蝶形运算所需的复数乘法及复数加法次数分别为
1和2
1和1
2和1
2和2
如图所示的运算流图符号是基2FFT算法的蝶形运算流图符号
按频率抽取
按时间抽取
A、B项都是
A、B项都不是
用按时间抽取FFT计算N点DFT所需的复数乘法次数与成正比
N
N
2
N
3
Nlog
2
N
已知Mab是平面直角坐标系xOy中的点其中a是从l234三个数中任取的一个数b是从l2345五个数中
5
4或5
5或6
6或7
用按时间抽取的基-2FFT算法计算N=2LL为整数点的DFT时每级蝶形运算一般需要次复数乘
如果通用计算机的速度为平均每次复数乘需要4μs每次复数加需要1μs则在此计算机上计算210点的基2F
假如小链轮转速为n1齿数为z1大链轮转速为n2齿数为z2平均传动比为i那么它们之间的关系正确的是
i=n12=z2/z1
i=n12=z1/z2
i=ni/z1=ri2/z1
i=n2l=z2/z1
在基2DIT—FFT运算时需要对输入序列进行倒序若进行计算的序列点数N=16倒序前信号点序号为8则倒
8
16
1
4
如图2×2网格每个小正方形的边长为1中有ABCDEFGHO九个格点.抛物线l的解析式为y=﹣1nx2
基-2FFT算法的基本运算单元为
蝶形运算
卷积运算
相关运算
延时运算
求序列xn的1024点基2—FFT需要次复数乘法
1024
1024×1024
512×10
1024×10
按时间抽取的基2FFT算法的运算量等于按频率抽取的基2FFT算法
真空中波长为λ的单色光在折射率为n的均匀透明媒质中从A点沿某一路径传播到B点如图所示设路径的长度为l
l=3λ/(2n),△φ=3nπ
l=3λ/(2n),△φ=3π
l=3λ/2,△φ=3π
l=3nλ/2,△φ=3nπ
在时域抽取FFT运算中要对输入信号xn的排列顺序进行扰乱在16点FFT中原来x9的位置扰乱后信号为
x(7)
x(9)
x(1)
x(15)
计算256点的按时间抽取基-2FFT在每一级有个蝶形
256
1024
128
64
在基2DIT—FFT运算中通过不断地将长序列的DFT分解成短序列的DFT最后达到2点DFT来降低运算
32
6
16
8
基2FFT算法计算N=2LL为整数点DFT需级蝶形每级由个蝶形运算组成
下列关于FFT的说法中错误的是
FFT是一种新的变换
FFT是DFT的快速算法
FFT基本上可以分成时间抽取法和频率抽取法两类
基2FFT要求序列的点数为2L(其中L为整数)
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下列对离散傅里叶变换DFT的性质论述中错误的是
已知因果序列xn的z变换Xz=则x0=
N点FFT所需的复数乘法次数为
下列序列中z变换收敛域包括z=0的是
离散傅里叶变换是的Z变换
若信号频带宽度有限要想对该信号抽样后能够不失真地还原出原信号则抽样频率Ωs和信号谱的最高频率Ωc必须满足
若一线性移不变系统当输入为xn=δn时输出为yn=R2n则当输入为un-un-2时输出为
一离散序列xn若其Z变换Xz存在而且Xz的收敛域为则xn为
一离散序列xn其定义域为-5n
用按时间抽取FFT计算N点DFT所需的复数乘法次数与成正比
全通网络是指
实序列的傅里叶变换必是
对x1n0≤n≤N1-1和x2n0≤n≤N2-1进行8点的圆周卷积其中的结果不等于线性卷积
在基2DIT—FFT运算时需要对输入序列进行倒序若进行计算的序列点数N=16倒序前信号点序号为8则倒序后该信号点的序号为
已知符号则=
已知xn的Z变换为Xz则xn+n0的Z变换为
如何将无限长序列和有限长序列进行线性卷积
已知序列xn=RNn其N点的DFT记为Xk则X0=
当用循环卷积计算两个有限长序列的线性卷积时若两个序列的长度分别是N和M则循环卷积等于线性卷积的条件是循环卷积长度
一个线性移不变系统稳定的充分必要条件是其系统函数的收敛域包含
已知xn是实序列xn的4点DFT为Xk=[1-j-1j]则X4-k为
下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT的是
计算序列xn的256点DFT需要次复数乘法
已知因果序列xn的z变换Xz=则x0=
FT的物理意义是一个的离散序列xn的离散付氏变换Xk为xn的付氏变换在区间[02π]上的
用DFT对一个32点的离散信号进行谱分析其谱分辨率决定于谱采样的点数N即分辨率越高
离散序列xn满足xn=xN-n则其频域序列Xk有
已知某序列xn的z变换为z+z2则xn-2的z变换为
已知序列xn=δn其N点的DFT记为Xk则X0=
若xn为实序列Xejω是其傅立叶变换则
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