17. Оценка алгоритма бпф
Быстрое преобразование Фурье (БПФ) - это алгоритм вычисления преобразования Фурье для дискретного случая. В отличие от простейшего алгоритма, который имеет сложность порядка O(N2), БПФ имеет сложность всего лишь O(Nlog2N).
Вычислительная эффективность алгоритма БПФ с прореживанием по времени
Алгоритм с прореживанием по времени на каждом уровне требует комплексных умножений и сложений. Приколичество уровней разложения — объединения равно, таким образом общее количество операций умножения и сложения равно.
Рассмотрим во сколько раз алгоритм БПФ с прореживанием по времени эффективнее ДПФ. Для этого рассмотрим коэффициент ускорения отношение количества комплексных умножение и сложений при использовании ДПФ и БПФ, при этом учтем что:
раз. | (19) |
В таблице ниже приведено требуемое количество операций для алгоритма ДПФ при различноми при использовании БПФ с прореживанием по времени.
Использование БПФ приводит к существенному уменьшению требуемого количества вычислительных операций. Так например при БПФ требует в 100 раз меньше операций чем ДПФ, а прив 341 раз! При этом очень важно, что выигрыш по производительности тем больше, чем больше размер выборки. Так например привыигрыш составитраз.
Сравнение алгоритмов БПФ по основанию 2 с прореживанием по времени и частоте
Таким образом можно сравнить алгоритм БПФ с прореживанием по частоте с алгоритмом БПФ с прореживанием по времени:
1. В обоих алгоритмах используется двоично-инверсная перестановка. В алгоритме с прореживанием по времени она используется вначале, в алгоритме с прореживанием по частоте — в конце.
2. В обоих алгоритмах используются одни и те же поворотные коэффициенты. В алгоритме с прореживанием по времени поворотные коэффициенты умножаются на результат укороченного ДПФ, а в алгоритме с прореживанием по частоте умножение на поворотные коэффициенты осуществляется до укороченного ДПФ.
3. В связи с вышесказанным, вычислительная эффективность обоих алгоритмов практически идентична.
- 2. Картографические изображения, изображения Земной поверхности, многоканальные изображения.
- 3. Бинарные, полутоновые и спектрозональные изображения. Аэрокосмоснимки
- 4. Ортогональная и перспективная проекции геоизображений.
- 5. Растровая и векторная формы геоизображений
- 6. Дистанционное зондирование Земли (дзз)
- 7. Физический принцип получения данных дзз.
- 8. Сканирование картографических материалов.
- 10. Задача фильтрации
- 11. Дискретное преобразование Фурье.
- 12. Матричное представление корреляции и свертки.
- 13. Спектр мощности, амплитудный и фазовый спектры.
- 14. Постановка задачи
- 15. Вывод алгоритма быстрого преобразования Фурье (бпф)
- 16. Граф-схема алгоритма бпф
- 17. Оценка алгоритма бпф
- 18. Определение частотности. Функции Радемахера. Функции Хаара. Функции Уолша. Двоичный код и код Грея.
- Функции Радемахера
- 2. Функции Уолша
- 19. Четырех и восьмисвязная области. Измерение расстояний.
- 20. Трансформация и привязка геоизображений. Бинаризация геоизображений
- 21. Сшивка карт. Нарезка карт. Цветоделение
- 22. Гистограмма изображения и ее выравнивание.
- 23. Фильтрация геоизображений и удаление шума.
- 24. Графические фильтры.
- 25. Сегментация объектов изображения на отдельные классы.
- 26. Сегментация объектов на линии (протяженные объекты) и дискретные объекты.
- 27. Выделение контуров.
- 28. Выделение средних линий объектов изображения.
- 29. Внутреннее ориентирование снимков. Формирование стереоизображения.
- 30. Стереоскопические измерения снимков (изображений).
- 31. Классификация группы объектов.
- 32. Математическая постановка задачи классификации.
- 33. Классы разделяющих функций
- 34. Критерий наименьшего среднеквадратичного отклонения
- 35. Модель персептронов.
- 38. Распознавание движущихся объектов.
- 39. Дешифрирование карт.
- 40. Формирование тематических карт по результатам дешифрирования