Decimation in Time Algorithm क्या होता है? | DIT FFT in Hindi
Decimation in Time (DIT) FFT Algorithm क्या है?
Decimation in Time (DIT) एक प्रकार का Fast Fourier Transform (FFT) Algorithm है, जो Discrete Fourier Transform (DFT) को efficiently compute करता है। इसमें input signal को time-domain में recursively divide किया जाता है।
यह एक Radix-2 FFT Algorithm का हिस्सा है जिसमें N = 2^k होना चाहिए (यानी input length power of 2)।
DIT FFT की विशेषताएँ (Features)
- Divide-and-conquer approach का उपयोग करता है।
- Input sequence को bit-reversed order में रखा जाता है।
- Computational complexity O(N log N) होती है।
- Stage-wise processing और butterfly structure का उपयोग होता है।
DIT FFT Algorithm के Steps
- Step 1: Input को bit-reversed order में arrange करें।
- Step 2: Divide करें even और odd indexed elements में।
- Step 3: Butterfly operations apply करें प्रत्येक stage में।
- Step 4: Twiddle factors (WNk) से multiply करें।
- Step 5: Output को frequency-domain में प्राप्त करें।
Butterfly Structure क्या होता है?
Butterfly computation दो input elements (say x1 और x2) को combine करता है:
- Output 1 = x1 + WNk × x2
- Output 2 = x1 - WNk × x2
यह operation प्रत्येक stage में recursively repeat होता है।
Twiddle Factor क्या होता है?
Twiddle Factor को WNk से दर्शाया जाता है:
WNk = e−j2πk/N
यह complex exponential होता है जो rotation (phase shift) को represent करता है।
DIT FFT के लिए आवश्यकताएँ
- Input sequence का length power of 2 होना चाहिए (e.g., 4, 8, 16...)
- Input को bit-reversed order में rearrange करें।
- Twiddle factors को प्रत्येक stage में सही order में उपयोग करें।
उदाहरण (Example)
मान लीजिए एक 4-point input sequence x(n) = [1, 2, 3, 4]
- Bit-reverse → [1, 3, 2, 4]
- Apply Butterfly in log₂4 = 2 stages
- Use W₄⁰, W₄¹, W₄², W₄³ values
- Final output X(k) मिलेगा: Frequency-domain में transformed data
Applications of DIT FFT
- Digital signal filtering
- Audio & speech processing
- Radar signal analysis
- Biomedical signal processing (e.g., ECG, EEG)
निष्कर्ष (Conclusion)
Decimation in Time (DIT) एक लोकप्रिय और प्रभावी algorithm है जो FFT को तेजी से calculate करने में मदद करता है। इसकी सरल butterfly structure और logarithmic speed इसे signal processing में ideal बनाती है।
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