Rekursywna implementacja trzypunktowego algorytmu interpolowanego DFT

• Autorzy: Duda K.

Warianty tytułu

EN

Recursive implementation of the three-point interpolated DFT algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono wydajną obliczeniowo implementację trzypunktowego algorytmu interpolowanego DFT (Discrete Fourier Transform) dla sygnału analizowanego z oknami Rife'a-Vincenta klasy I. Wybrane prążki DFT obliczane są rekurencyjnie za pomocą modulowanego SDFT (Sliding DFT). Okna czasowe nakładane są na sygnał poprzez splot w dziedzinie częstotliwości. Jako przykład zastosowania realizacji opracowanego algorytmu podano śledzenie częstotliwości, amplitudy i fazy sygnału sinusoidalnego.

EN

This paper describes computationally efficient implementation of the three-point interpolated DFT algorithm. We use the modulated sliding DFT for recursive evaluation of the necessary DFT bins. We also consider Rife-Vincent class I windows that are applied by convolution in the frequency domain. The application of the algorithm is an estimation and tracking of the frequency, amplitude and phase of the sinusoidal signal.

Słowa kluczowe

PL

dyskretne przekształcenie Fouriera; analiza częstotliwościowa; przetwarzanie sygnałów

EN

discrete Fourier transform; frequency analysis; signal processing

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 4
• Strony: 46--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., il.

Twórcy

autor

Duda K.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Katedra Metrologii,

Bibliografia

• 1. Agrež D.: Weighted Multipoint Interpolated DFT to Improve Amplitude Estimation of Multifrequency Signal. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 51, s. 287-292, 2002.
• 2. Andria G., Savino M., Trotta A.: Windows and interpolation algorithms to improve electrical measurement accuracy. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 38, s. 856-863, 1989.
• 3. Duda K.: DFT Interpolation Algorithm for Kaiser-Bessel and Dolph-Chebyshev Windows. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 60, no. 3, s. 784-790, Mar. 2011.
• 4. Duda K.: Accurate, Guaranteed-Stable, Sliding DFT. IEEE Signal Processing Mag., November 2010, s. 124-127.
• 5. Grandke T.: Interpolation algorithms for discrete Fourier transform of weighted signals. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. IM-32, s. 350-355, 1983.
• 6. Harris F. J.: On the use of windows for harmonic analysis with the discrete Fourier transform. Proc. IEEE, vol. 66, s. 51-83, 1978.
• 7. Jacobsen E., Lyons R.: The sliding DFT. IEEE Signal Processing Mag., vol. 20, no. 2, s. 74-80, 2003.
• 8. Jacobsen E., Lyons R.: An Update to the Sliding DFT. IEEE Signal Processing Mag., vol. 21, no. 1, s. 110-111, 2004.
• 9. Jain V. H., Collins W. L., Davis D. C.: High accuracy analog measurement via interpolated FFT. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. IM-28, s. 113-122, 1979.
• 10. Offelli C., Petri D.: Interpolation techniques for real-time multifrequency waveform analysis. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 39, s. 106-111, 1990.
• 11. Oppenheim A.V., Schafer R.W., Buck J.R.: Discrete-Time Signal Processing. 2nd Edition, Prentice-Hall, 1999.
• 12. Schoukens J., Pintelon R., Van hamme H.: The interpolated fast Fourier transform: A comparative study. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 41, s. 226-232, 1992.
• 13. Zieliński T.P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, od teorii do zastosowań. WKŁ, Warszawa, 2005.