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FFT能量归一化

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Gnep@97
发布2023-12-22 14:38:59
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发布2023-12-22 14:38:59
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前言

将时域信号转换为频域信号时,涉及到幅度和能量的变化,目前大部分开源库在正变换和反变换时会忽略常数,因此当我们想将频域和时域信号归一化到统一尺度时(方便设置阈值),需要做归一化操作。

一、能量(功率)归一化有什么用?

答:添加功率归一化因子,目的在于使得不同调制方式(或者说对于所有映射方式)都能够取得相同的平均功率。

实际上,归一化是为了方便系统性能的比较,所以就要分清比较的模块是什么。比如,信道编码的增益问题,无论有无信道编码,比特能量是一样的,所以比较要以 Eb/No 为基准,而不是以进入信道前的符号能量 Es/No 为基准。再比如,在比较空时码系统和单天线系统中,还是以进入时空码编码前信号能量为基准,那么发送时的总能量一致,即时空码系统中各天线发射功率总和应和单天线系统发射功率相同。一般而言,归一化都在发射端处理。

二、归一化方式

1、单个频点幅度

X_k=\sum_{n=0}^{N-1}x_ne^{-i2\pi kn/N}
x_n=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}X_ke^{i2\pi n/N}

根据傅里叶变换公式,使用

1/N

进行归一化,对于实数来说,有效频点为

N/2

,因此使用

2/N

2、整帧能量

\sum_{n=0}^{N-1}|x[n]|^2=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}|X[k]|^2

根据 DFT 变换的帕萨瓦尔定理,使用

1/\sqrt N

三、仿真测试

在进行 FFT、IFFT 时分别需除 sqrt(N),乘 sqrt(N),这样做的目的是使能量归一化,即使得时域和频域数据的能量一样。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

MATLAB 测试:

代码语言:javascript
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Data_inf = randi([0,1],100,1)+1i*randi([0,1],100,1);
ifftData = ifft(Data_inf)*sqrt(100);
fftData = fft(Data_inf)./sqrt(100);
powerData = sum(abs(Data_inf).^2);
powerifft = sum(abs(ifftData).^2);
powerfft = sum(abs(fftData).^2);
fprintf('powerData = %d\n', powerData);
fprintf('powerifft = %d\n', powerifft);
fprintf('powerfft = %d\n', powerfft);

仿真结果:

代码语言:javascript
复制
powerData = 93
powerifft = 9.300000e+01
powerfft = 9.300000e+01

可知,数据能量都是 93,验证分析正确。

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原始发表:2023-12-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 前言
  • 一、能量(功率)归一化有什么用?
  • 二、归一化方式
    • 1、单个频点幅度
      • 2、整帧能量
      • 三、仿真测试
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