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4: El DFT como convolución o filtrado

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Una aplicación importante de la FFT es la convolución rápida o el filtrado rápido donde la DFT de la señal se multiplica término a término por la DFT del impulso (ayuda a estar haciendo filtrado de respuesta de impulso finito (FIR)) y la salida de dominio de tiempo se obtiene tomando la DFT inversa de ese producto. Lo que es menos conocido es que la DFT se puede calcular por convolución. Existen varios enfoques diferentes para esto, cada uno con diferente aplicación.

  • 4.1: Introducción
  • 4.2: Conversión de Rader de la DFT en Convolución
    En esta sección se desarrolla un método bastante diferente al mapeo de índices o evaluación polinómica. En lugar de tratar directamente con la DFT, se convierte en una convolución cíclica que luego debe llevarse a cabo por algún medio eficiente. Esos medios se cubrirán posteriormente, pero aquí se explicará la conversión. Este método requiere el uso de alguna teoría de números.
  • 4.3: La transformada Z Chirp o el algoritmo de Bluestein
    La DFT de x (n) x (n) evalúa la transformada Z de x (n) x (n) en N puntos igualmente espaciados en el círculo unitario en el plano z. Usando un cambio no lineal de variables, se puede crear una estructura que es equivalente a la modulación y filtrado x (n) por una señal “chirp”.
  • 4.4: Algoritmo de Goertzel o un mejor algoritmo DFT
    El algoritmo de Goertzel es otro método que calcula la DFT convirtiéndola en un problema de filtrado digital. El método contempla el cálculo de la DFT como la evaluación de un polinomio en el círculo unitario en el plano complejo. Esta evaluación se realiza mediante el método de Horner que se implementa recursivamente mediante un filtro IIR.
  • 4.5: La Transformada Rápida de Fourier (QFT)


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