Verification FFT 1D

Bonjour,

J'ai réutilisé la classe permettant de faire une FFT (Fast Hartley
Transform) de l'API imageJ sur un signal 1D. Ca marche, j'arrive a retrouver mes valeurs en faisant l'inverse, mais je cherche un moyen de savoir si les résultats sont biens correctes... Une idée ?

par exemple en entrée

Code:

---

1.0 0.0 1.0 2.0 1.0 0.0 1.0 2.0

---

j'obtiens

Code:

---

8.0 0.0 -4.0 0.0 0.0 0.0 4.0 0.0

---

Deuxième point, pour l'utiliser sur un signal n'ayant pas une longueur d'une puissance de 2 on peut compléter ŀe signal pour en atteindre une. Question, quelle influence a ce "remplissage" sur la transformée ?

Merci de votre aide,
A+

Bonsoir,

Citation:

---

Envoyé par Mr.ux

Ca marche, j'arrive a retrouver mes valeurs en faisant l'inverse, mais je cherche un moyen de savoir si les résultats sont biens correctes... Une idée ?

---

Et bien, le plus simple c'est d'écrire un algo de Discrete Hartley transform et de comparer. :D

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

double[] DHT(double[] input) { int N = input.length; double[] dht = new double[N]; for (int k = 0; k < N; k++) { dht[k] = 0; for (int n = 0; n < N; n++) { double w = 2 * Math.PI * (double) n / N; dht[k] += input[n] * (Math.cos(k * w) + Math.sin(k * w)); } } return dht; }

---

Citation:

---

Deuxième point, pour l'utiliser sur un signal n'ayant pas une longueur d'une puissance de 2 on peut compléter ŀe signal pour en atteindre une. Question, quelle influence a ce "remplissage" sur la transformée ?

---

heu... ca allonge la période du signal. Donc ca diminue la valeur des fréquences. Mais bon, comme on considère généralement des fréquences réduites (normalisées) ca ne change rien. L'aspect le plus gênant c'est la modification du signal (les zéros au bout) et donc une déformation du signal. Ca se traduit par l'apparition de fréquences parasites.

Effectivement j'avais pas pensé à implémenter la DHT... :oops: la FHT étant quand même moins simple et ne travaillant que sur les puissances de 2, je vais peut etre me contenter de la version en O(n²) pour l'instant.
Merci PseudoCode ;)

Ps: les résultats sont bien identiques.