Идентификация объектов управления. Семенов А.Д - 183 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

На рис. 8.1 показана такая организация сегментации данных с
перекрытием N
η
= N/2. При этом для формирования правой половины f
l
1
(n)
отрезков f
l
(n), определяющих выходной сигнал фильтра на отдельных
интервалах, используются отрезки x
l
1
(n), а для формирования левой половины
f
l
2
(n) − отрезки x
l
2
(n), сдвинутые относительно x
l
1
(n) на N/2. Заметим, что выбор
интервала перекрытия, равным N/2, позволяет формировать отрезки f
l
(n) из
минимального количества составных частей.
При реализации рассмотренной выше процедуры необходимо вычислять
лишь диагональные элементы получаемых в результате циклической свертки
многомерных массивов f
l
(n
1
,
...,
n
m
). Это можно сделать, например, определив
сначала многомерное обратное ДПФ массива F
l
(k
1
,
...,
k
m
) и выбрав затем
диагональные элементы результата. Более эффективный метод [50] использует
модифицированный алгоритм многомерного БПФ, ориентированный на
вычисление только диагональных элементов массива.
Рис. 8.1. Сегментация данных при вычислении ортогональных
функционалов
Однако наибольшей экономии в вычислениях можно достигнуть, если
операцию перехода к одной переменной выполнять не во временной, а в
частотной области с помощью выражения
Fk
N
Fk k k k k
l
m
k
N
lm
k
N
m
m
( ) ( ,..., ) ( ... )=−−−
−
=
−
=
−
∑∑
1
1
0
1
1
0
1
1
1
L δ
, (8.19) 
     На рис. 8.1 показана такая организация сегментации данных с
перекрытием Nη = N/2. При этом для формирования правой половины fl1(n)
отрезков fl(n), определяющих выходной сигнал фильтра на отдельных
интервалах, используются отрезки xl1(n), а для формирования левой половины
fl2(n) − отрезки xl2(n), сдвинутые относительно xl1(n) на N/2. Заметим, что выбор
интервала перекрытия, равным N/2, позволяет формировать отрезки fl(n) из
минимального количества составных частей.
     При реализации рассмотренной выше процедуры необходимо вычислять
лишь диагональные элементы получаемых в результате циклической свертки
многомерных массивов fl(n1, ..., nm). Это можно сделать, например, определив
сначала многомерное обратное ДПФ массива Fl(k1, ..., km) и выбрав затем
диагональные элементы результата. Более эффективный метод [50] использует
модифицированный алгоритм многомерного БПФ, ориентированный на
вычисление только диагональных элементов массива.




            Рис. 8.1. Сегментация данных при вычислении ортогональных
                                            функционалов
     Однако наибольшей экономии в вычислениях можно достигнуть, если
операцию перехода к одной переменной выполнять не во временной, а в
частотной области с помощью выражения

                                       N −1    N −1
                                1
               Fl ( k ) =
                            N   m −1    ∑L      ∑ Fl ( k1,... , k m )δ( k − k1 −...−k m ) ,   (8.19)
                                       k1 = 0 k m = 0

Страницы