SDFT

我們在某些信號處理的套用領域，特別是在一些實時套用中，都希望在頻域上對離散信號進行連續分析進行計算，分析不同時刻維度其輸入樣本對應的頻譜，這就相當於用一個固定長度隨時間滑動的滑動視窗來選擇樣本和數據採集。這種在一個滑動視窗內計算N點DFT的算法稱為滑動DFT算法。逐點滑動DFT原理圖如下圖所示:

基本介紹

• 外文名：SDFT
• 類型：一種算法
• 用途：主要是一些信號處理
• 好處：相互之間有聯繫

算法的運行分析

按照傳統的FFT算法，對於某一時刻，用FFT計算出其所有頻譜，如果要計算下一時刻的頻譜，則再進行一次FFT運算，這兩次FFT運算是孤立進行的，它們之間沒有任何關係。而實際上，對於連續的兩個時刻，我們會發現，其視窗中的樣本有著很大的相似性，後一個時刻的樣本只是將前一個時刻的樣本的第一個輸入捨棄，而在最後添加一個新的樣本。

如果兩個時刻相距不遠，則後一個時刻的樣本只是將前一個時刻的樣本的前幾個輸入捨棄，而在最後添加幾個新的樣本。不同時刻的視窗中的樣本只有一個或幾個不同，其時域中的相似性必然會使其頻譜有著一定的聯繫。滑動DFT算法正是基於這樣的思想而進行的探討，對於兩個連續時刻的頻譜，已知前一時刻頻譜，則可以通過簡單的遞推運算，得到後一時刻的頻譜，這在連續的實時譜分析中有著重要的實際意義。