Свертка непрерывного сигнала с использованием быстрого преобразования Фурье с перекрытием для определения координат транспортного робота

Авторы

  • С. А. Трефилов ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • Д. А. Пономарев ООО «ИРЗ»

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2024-3-4-15

Ключевые слова:

робототехника, обработка сигналов, свертка, спектральный анализ, преобразование Фурье

Аннотация

Разработан алгоритм непрерывной дискретной свертки сигналов с использованием быстрого преобразования Фурье с перекрытием для более точного определения координат транспортного робота. Представлены два метода определения координат транспортного робота в двумерном пространстве, где используется операция свертки и может быть применен данный алгоритм. В основе алгоритма лежит метод, который позволяет выполнять быстрое преобразование Фурье на нескольких вычислительных блоках параллельно, например, на цифровом сигнальном процессоре TMS320F28377D, где доступны три вычислительных блока, работающих параллельно независимо друг от друга. Использование быстрого преобразования Фурье с перекрытием позволяет обрабатывать сигнал без потерь данных, что является критическим для непрерывной обработки сигналов. Проведено исследование влияния значения смещения окна быстрого преобразования Фурье на частоту получения спектра сигнала и, как выяснилось, уменьшение смещения окнабыстрого преобразования Фурье приводит к увеличению частоты получения спектра сигнала, что, в свою очередь, позволяет более точно восстанавливать амплитуду исходного сигнала, то есть идет меньше потерь данных спектра. В качестве результатов приводятся иллюстрации исследования в виде трехмерных графиков, где представлены спектры сигнала во времени при быстром преобразовании Фурье с перекрытием, когда в качестве исходного сигнала используется синусоидальный сигнал, который с течением времени увеличивает свою частоту. Сравнение результатов работы алгоритма без перекрытия и с перекрытием при различных значениях смещения показало, что метод с перекрытием обеспечивает значительно более точное и частое получение данных спектра, избегая потерь данных. Представленные результаты полезны в робототехнике, когда требуется точное определение координат транспортного робота.

Биографии авторов

С. А. Трефилов, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры мехатронных систем

Д. А. Пономарев, ООО «ИРЗ»

инженер-программист отдела робототехники

Библиографические ссылки

Lukomskii S.F., Vodolazov A.M. (2020) Fast Discrete Fourier Transform on Local Fields of Zero Characteristic. P-Adic Numbers, Ultrametric Analysis, and Applications, vol. 12, no. 1, pp. 39-48. DOI: 10.1134/S2070046620010045. EDN FIFQIV.

Monroe D. (2023) Quantum Speedup for the Fast Fourier Transform? Association for Computing Machinery.Communications of the ACM, vol. 66, no. 11, pp. 8-10. DOI: 10.1145/3623641. EDN KLKNLG.

Sun Ya., Qian W. (2024) Fast algorithms for nonuniform Chirp-Fourier transform. AIMS Mathematics, vol. 9, no. 7, pp. 18968-18983. DOI: 10.3934/math. 2024923. EDN HZBXMD.

Merhi S., Zhang R., Iwen M., Christlieb A. (2019) A New Class of Fully Discrete Sparse Fourier Transforms: Faster Stable Implementations with Guarantees. Journal of Fourier Analysis and Applications, vol. 25, no. 3, pp. 751-784. DOI: 10.1007/s00041-018-9616-4. EDN KQYWCR.

Альтман Е. А. Способ уменьшения числа операций в алгоритме быстрого преобразования Фурье // Вычислительные технологии. 2018. Т. 23, № 3. С. 3-14.

Алексашкина А. А., Костромин А. Н., Нестеренко Ю. В. О быстром алгоритме вычисления преобразования Фурье // Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика. 2021. № 3. С. 36-41. EDN UIVZTB.

Aleksashkina A.A., Kostromin A.N., Nesterenko Y.V. (2021) On a Fast Algorithm for Computing the Fourier Transform. Moscow University Mathematics Bulletin, vol. 76, no. 3, pp. 123-128. DOI: 10.3103/S0027132221030025. EDN QLQQTG.

Chimmalgi S., Prins P. J., Wahls S. (2019) Fast Nonlinear Fourier Transform Algorithms Using Higher Order Exponential Integrators. IEEE Access, vol. 7, pp. 145161-145176. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2945480. EDN WGHNBG.

Majorkowska-Mech D., Cariow A. (2022) Some FFT Algorithms for Small-Length Real-Valued Sequences. Applied Sciences (Switzerland), vol. 12, no. 9, p. 4700. DOI: 10.3390/app12094700. EDN KJEXSG.

Кошелева Д. Д., Доронина А. В. Преобразование Фурье и быстрое преобразование Фурье // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 38. С. 626-632.

Осипов О. В. Прямое быстрое преобразование Фурье по основанию два с высоким частотным разрешением // Цифровая обработка сигналов. 2018. № 4. С. 59-62.

Осипов О. В. Спектральный анализ дискретных сигналов с высоким частотным разрешением // Вычислительные методы и программирование. 2019. Т. 20, № 3. С. 270-282. DOI: 10.26089/NumMet.v20r324

Осипов О. В. Итерационные алгоритмы БПФ с высоким частотным разрешением // Вычислительные методы и программирование. 2021. Т. 22, № 2. С. 121-134. DOI: 10.26089/NumMet.v22r209

Kircheis M., Potts D. (2023) Fast and direct inversion methods for the multivariate nonequispaced fast Fourier transform. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, vol. 9. DOI: 10.3389/fams.2023.1155484. EDN UQLVPW.

Labunets V.G., Chasovskikh V.P., Starikov E.V. (2023) New many-parameter Fourier-Clifford transforms. Digital Models and Solutions, vol. 2, no. 3, pp. 5-22. DOI: 10.29141/2949-477X-2023-2-3-1. EDN MLQGCK.

Labunets V., Chasovskikh V., Starikov E. (2023) Nonlinearizad of fast Fourier transform. Digital Models and Solutions, vol. 2, no. 2, p. 1. DOI: 10.29141/2782-4934-2023-2-2-1. EDN TDVEMG.

Альтман Е. А., Захаренко Е. И., Васеева Т. В. Применение метода разложения двумерной свертки при реализации цифровых фильтров // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2017. № 4(69). С. 95-104. DOI: 10.17212/1814-1196-2017-4-95-104

Кошелев В. И., Чинь Н. Х. Алгоритм быстрого преобразования Фурье неэквидистантных последовательностей импульсов // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2023. № 85. С. 3-13. DOI: 10.21667/1995-4565-2023-85-3-13. EDN JULSTB.

Альтман Е. А., Александров А. В. Анализ зависимости быстродействия быстрого преобразования Фурье от объема обрабатываемых данных // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2023. № 1(89). С. 136-143. DOI: 10.46973/0201-727X_2023_1_136

Chen L. (2022) A note on the high-dimensional sparse Fourier transform in the continuous setting. Inverse Problems, vol. 38, no. 3, p. 035008. DOI: 10.1088/1361-6420/ac3c16. EDN PIMQIM.

Мартюгин С. А., Поршнев С. В. Быстрое дробное преобразование Фурье // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12, № 1. С. 108-113. EDN BUXPXW.

Kumar G.G., Sahoo S.K., Meher P.K. (2019) 50 Years of FFT Algorithms and Applications. Circuits, Systems, and Signal Processing, vol. 38, no. 12, pp. 5665-5698. DOI: 10.1007/s00034-019-01136-8. EDN BACNKR.

Загрузки

Опубликован

07.10.2024

Как цитировать

Трефилов, С. А., & Пономарев, Д. А. (2024). Свертка непрерывного сигнала с использованием быстрого преобразования Фурье с перекрытием для определения координат транспортного робота. Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова, 27(3), 4–15. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2024-3-4-15

Выпуск

Раздел

Статьи