Motivación 
Implementación Matricial 
LA TRANSFORMADA RÁPIDA DE FOURIER 
(FFT) 
Andrey Mauricio Montoya Jurado 
Maestría 
Biomatemáticas 
Metodos numéricos II 
Universidad del Quindío 
Exposición FFT segundo semestre del 2013 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial 
Contenido 
1 Motivación 
Introducción 
2 Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial Introducción 
Contenido 
1 Motivación 
Introducción 
2 Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial Introducción 
Introducción 
Existen diversas formas de implementar la transformada discreta de 
Fourier (DFT). Para estudiar algunas de ellas, considere una DFT 
de N puntos XN (k), la cual llamaremos también XN (k) por 
notación y donde k = 0; :::;N 1: 
XN (k) = XN (k) = 
N1 
å 
n=0 
x (n)ei2pkn=N (1) 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Contenido 
1 Motivación 
Introducción 
2 Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Implementación Matricial 
Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una 
matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son 
vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. 
Este producto es equivalente a X (k) = åNn 
=1Wkn 
N xn, donde Wkn es 
N = ei2pkn=N. 
el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn 
Es posible demostrar que Wk+N 
N =WkN 
y que Wk+N=2 
N = WkN 
, lo 
cual implica la simetría de la matriz WN. 
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Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Implementación Matricial 
Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una 
matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son 
vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. 
Este producto es equivalente a X (k) = åNn 
=1Wkn 
N xn, donde Wkn es 
N = ei2pkn=N. 
el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn 
Es posible demostrar que Wk+N 
N =WkN 
y que Wk+N=2 
N = WkN 
, lo 
cual implica la simetría de la matriz WN. 
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Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Implementación Matricial 
Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una 
matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son 
vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. 
Este producto es equivalente a X (k) = åNn 
=1Wkn 
N xn, donde Wkn es 
N = ei2pkn=N. 
el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn 
Es posible demostrar que Wk+N 
N =WkN 
y que Wk+N=2 
N = WkN 
, lo 
cual implica la simetría de la matriz WN. 
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Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Implementación Matricial 
2 
6664 
X(0) 
X(1) 
... 
3 
7775 
X(N 1) 
= 
2 
66664 
W00 
N 
W10 
N... W(N1)0 
N 
W01 
N 
W11 
N... 
W(N1)1 
N 
   
   
. . . 
   
W0(N1) 
N 
W1(N1) 
N ... 
W(N1)(N1) 
N 
3 
77775 
2 
6664 
x(0) 
x(1) 
... 
3 
7775 
x(N 1) 
X =WNx 
x =W1 
N X = 
1 
N 
W?N 
X 
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Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Contenido 
1 Motivación 
Introducción 
2 Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
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Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Divide y Conquista 
X(N)(k) = 
N1 
å 
n=0 
x(n)ei2pkn=N + 
N1 
å 
n=0 
x(n)ei2pkn=N 
n par n impar 
X(N)(k) = 
N=21 
å 
m=0 
x(2m)ei2pk2m=N + 
N=21 
å 
m=0 
x(2m+1)ei2pk(2m+1)=N 
X(N)(k)= 
N=21 
å 
m=0 
x(2m)ei2pk2m=(N=2)+ei2pk=N 
N=21 
å 
m=0 
x(2m+1)ei2pkm=(N=2) 
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Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Divide y Conquista 
Si llamamos a la serie de muestras par x0 = x(2m) y a la impar 
x1 = x(2m+1) entonces: 
X(N)(k) = 
N=21 
å 
m=0 
x0(m)ei2pkm=(N=2)+ei2pk=N 
N=21 
å 
m=0 
x1(m)ei2pkm=(N=2) 
X(N)(k) = X(N=2) 
0 (k)+ei2pk=NX(N=2) 
1 (k); k = 0; :::;N 1 
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Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Contenido 
1 Motivación 
Introducción 
2 Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Método 
Es posible simplificar esta expresión observando las simetrías del sistema, 
donde X(N=2) 
0 y X(N=2) 
1 son periódicas cada N=2. Si llamamos a los 
coeficientes WN = ei2p=N y notando ademas para cada DFT de N=2 
puntos y que Wk+N=2 
N = Wk 
N, se puede obtener que 
X(N)(k) = X(N=2) 
0 (k)+WkN 
X(N=2) 
1 (k) 
X(N)(k +N=2) = X(N=2) 
0 (k)WkN 
X(N=2) 
1 (k) 
para k = 0; :::; (N=2)1. Esta transformación reduce la complejidad 
numérica de la DFT de N2 a NlogN 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Motivación 
Implementación Matricial 
Implementación Matricial 
Divide y Conquista 
Método 
Diagrama de reducción de orden 
Figura : La DFT de N puntos X(k) se obtiene mediante dos N/2 DFTs 
X0(k) y X1(k). 
Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
Bibliografia Lecturas Complementarias 
Lecturas Complementarias I 
Matías Zañartu, PhD 
Procesamiento Digital de Señales con Aplicaciones. 
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TRANSFORMADA RAPIDA DE FOURIER

  • 1.
    Motivación Implementación Matricial LA TRANSFORMADA RÁPIDA DE FOURIER (FFT) Andrey Mauricio Montoya Jurado Maestría Biomatemáticas Metodos numéricos II Universidad del Quindío Exposición FFT segundo semestre del 2013 Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 2.
    Motivación Implementación Matricial Contenido 1 Motivación Introducción 2 Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 3.
    Motivación Implementación MatricialIntroducción Contenido 1 Motivación Introducción 2 Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 4.
    Motivación Implementación MatricialIntroducción Introducción Existen diversas formas de implementar la transformada discreta de Fourier (DFT). Para estudiar algunas de ellas, considere una DFT de N puntos XN (k), la cual llamaremos también XN (k) por notación y donde k = 0; :::;N 1: XN (k) = XN (k) = N1 å n=0 x (n)ei2pkn=N (1) Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 5.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Contenido 1 Motivación Introducción 2 Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 6.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Implementación Matricial Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. Este producto es equivalente a X (k) = åNn =1Wkn N xn, donde Wkn es N = ei2pkn=N. el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn Es posible demostrar que Wk+N N =WkN y que Wk+N=2 N = WkN , lo cual implica la simetría de la matriz WN. Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 7.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Implementación Matricial Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. Este producto es equivalente a X (k) = åNn =1Wkn N xn, donde Wkn es N = ei2pkn=N. el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn Es posible demostrar que Wk+N N =WkN y que Wk+N=2 N = WkN , lo cual implica la simetría de la matriz WN. Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 8.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Implementación Matricial Es posible representar la ecuación 1 como un producto entre una matriz y un vector, de modo que X =WNx donde X y x son vectores columna N 1 y A es una matriz cuadrada de N N. Este producto es equivalente a X (k) = åNn =1Wkn N xn, donde Wkn es N = ei2pkn=N. el elemento (k;n) de la matriz dado por Wkn Es posible demostrar que Wk+N N =WkN y que Wk+N=2 N = WkN , lo cual implica la simetría de la matriz WN. Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 9.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Implementación Matricial 2 6664 X(0) X(1) ... 3 7775 X(N 1) = 2 66664 W00 N W10 N... W(N1)0 N W01 N W11 N... W(N1)1 N . . . W0(N1) N W1(N1) N ... W(N1)(N1) N 3 77775 2 6664 x(0) x(1) ... 3 7775 x(N 1) X =WNx x =W1 N X = 1 N W?N X Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 10.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Contenido 1 Motivación Introducción 2 Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 11.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Divide y Conquista X(N)(k) = N1 å n=0 x(n)ei2pkn=N + N1 å n=0 x(n)ei2pkn=N n par n impar X(N)(k) = N=21 å m=0 x(2m)ei2pk2m=N + N=21 å m=0 x(2m+1)ei2pk(2m+1)=N X(N)(k)= N=21 å m=0 x(2m)ei2pk2m=(N=2)+ei2pk=N N=21 å m=0 x(2m+1)ei2pkm=(N=2) Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 12.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Divide y Conquista Si llamamos a la serie de muestras par x0 = x(2m) y a la impar x1 = x(2m+1) entonces: X(N)(k) = N=21 å m=0 x0(m)ei2pkm=(N=2)+ei2pk=N N=21 å m=0 x1(m)ei2pkm=(N=2) X(N)(k) = X(N=2) 0 (k)+ei2pk=NX(N=2) 1 (k); k = 0; :::;N 1 Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 13.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Contenido 1 Motivación Introducción 2 Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 14.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Método Es posible simplificar esta expresión observando las simetrías del sistema, donde X(N=2) 0 y X(N=2) 1 son periódicas cada N=2. Si llamamos a los coeficientes WN = ei2p=N y notando ademas para cada DFT de N=2 puntos y que Wk+N=2 N = Wk N, se puede obtener que X(N)(k) = X(N=2) 0 (k)+WkN X(N=2) 1 (k) X(N)(k +N=2) = X(N=2) 0 (k)WkN X(N=2) 1 (k) para k = 0; :::; (N=2)1. Esta transformación reduce la complejidad numérica de la DFT de N2 a NlogN Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 15.
    Motivación Implementación Matricial Implementación Matricial Divide y Conquista Método Diagrama de reducción de orden Figura : La DFT de N puntos X(k) se obtiene mediante dos N/2 DFTs X0(k) y X1(k). Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation
  • 16.
    Bibliografia Lecturas Complementarias Lecturas Complementarias I Matías Zañartu, PhD Procesamiento Digital de Señales con Aplicaciones. Andrey Mauricio Montoya Jurado Fast Fourier Transformation