IFFT
输入信号的反向快速傅立叶变换(OBFT)。
blockType: SubSystem
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图书馆路径: |
资料描述
座 IFFT 从多维输入数组的第一维计算快速傅里叶逆变换（OBFT）, .
块使用两种可能的FFT实现之一。 您可以选择基于`FFTW`库的实现，也可以选择基于`Radix-2`算法的实现。
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当输入信号长度为, ，长于OBF的长度, 可以观察到输出信号幅度的增加。 这是由于这样的事实，该块 IFFT 使用数据复位模长度 以保存所有可用的输入样本。 为了避免振幅的这种增加，可以截断输入样本的长度。 到OBF的长度 . 为此，请在模型中放置一个块 Pad 块之前 IFFT . |
港口
输入
#
端口_1
—
输入信号
向量` | 矩阵` | 多维数组
Details
用于 OPF 计算的向量、矩阵或多维数组输入信号。
设备通过对多维输入信号的第一次测量来计算 OPF。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是 |
输出
#
端口_1
—
输入信号的 OPF
向量"｜"矩阵"｜"多维数组
Details
以向量、矩阵或多维数组形式返回的输出信号。
OPF 由多维输入数组的第一维计算得出。
-th 输出通道的第-个条目 等于 -th 输入通道的 -point -point 逆离散傅立叶变换 (ODPF)：
| 数据类型 |
| |
| 复数支持 |
是 |
参数
主组
# Input is in bit-reversed order — 位反转输入
Details
指定输入通道元素相对于输出通道元素的顺序。选中此复选框时，输入通道项将以相对于输出序列顺序的位反转顺序显示。取消选中时，输入通道项将以相对于输出序列顺序的线性顺序显示。
| IFFT 块以位反序计算其输入。IFFT 块输入数据的线性排序需要额外的位反转操作。在许多情况下，可以通过选中 以位反序输入 复选框来提高 IFFT 块的速度。 |
依赖关系
要使用此选项，请将 FFT 实现 参数设置为 "Radix-2"。
| 默认值 |
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| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
是 |
# Divide output by FFT length — 将输出除以 FFT 长度
Details
选择该选项后，设备将按 FFT 长度对 OPF 输出进行除法。如果希望 OPF 输出保持在与输入相同的振幅范围内，该选项非常有用。
| 默认值 |
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| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
是 |
# Inherit FFT length from input dimensions — 从输入维度继承 FFT 长度
Details
选择此复选框可从输入尺寸继承 FFT 长度。
依赖关系
如果未选择此复选框，则 FFT 长度 参数可用于指定长度。
| 默认值 |
|
| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
是 |
# FFT length — FFT 长度
Details
以整数形式指定 FFT 长度， 。
如果 FFT 实现 参数设置为 "Radix-2 "或 以位反序输入 复选框被选中，该值必须为 2。
依赖关系
要使用此参数，请取消选中 从输入尺寸继承 FFT 长度。
| 默认值 |
|
| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
是 |
# Wrap input data when FFT length is shorter than input length — 卷积或截断输入数据
Details
根据 FFT 长度选择对输入数据进行卷积还是截断。如果选中，当 FFT 长度小于输入长度时，将在 FFT 操作前执行模卷积。如果未选中，则在 FFT 操作前将输入数据截断至 FFT 长度。
依赖关系
要使用此选项，请清除 从输入尺寸继承 FFT 长度 复选框。
| 默认值 |
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| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
是 |
算法
Radix-2实施
Radix-2实现支持位反向处理，并允许块生成C代码。 尺寸 输入矩阵大小 上 它必须等于二的幂。 要处理其他输入数据大小，请使用块 Pad 将这些维度补充或截断为二的幂。
当选择基数-2时，该块实现以下一种或多种算法:
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蝴蝶行动
-
双信号算法
-
半长算法
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时间稀释算法(DIT)Radix-2
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频率抽取算法(DIF)Radix-2
文学作品
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Orfanidis,S.J."Introduction To Signal Processing."Upper Saddle River，NJ：Prentice Hall，1996，p.497。
-
Proakis，John G.和Dimitris G.Manolakis。 "Digital Signal Processing，3rd ed。"Upper Saddle River，NJ：Prentice Hall，1996。
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FFTW（https://www.fftw.org）
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Frigo,M.And S.G.Johnson,"FFTW:An Adaptive Software Architecture for THE FFT,"Proceedings Of The International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing,Vol. 3，1998，第1381-1384页。