CN103262067A

CN103262067A - 一种数据处理方法、数据处理装置和通信系统

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Publication number: CN103262067A
Application number: CN2011800459962A
Authority: CN
Inventors: 刘海威
Original assignee: Shenzhen Invt Electric Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Invt Electric Co Ltd
Priority date: 2011-10-31
Filing date: 2011-10-31
Publication date: 2013-08-21
Anticipated expiration: 2031-10-31
Also published as: CN103262067B; WO2013063746A1

Abstract

一种数据处理方法，包括：获取输入序列；将该输入序列中每一数据的实部和虚部的和分别存在N个存储单元中，以构成N点实数序列；对该N点实数序列进行实数快速傅里叶变换（RFFT）运算，以得到RFFT运算后的结果；在得到的RFFT运算后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换（IFFT）的结果；输出所得到的IFFT的结果。本发明还提供了一种数据处理装置及一种通信系统。

Description

一种数据处理方法、数据处理装置和通信系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种数据处理方法、数据处理装置和通信系统。

背景技术

众所周知，离散傅里叶变换 ( Discrete Fourier Transform , DFT )与其逆变换是信号频谱分析与处理的一组重要变换对，其中快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation , FFT ) 和快速傅里叶逆换 ( Inverse Fast Fourier Transformation, IFFT ) 已经被广泛应用在各种信号处理设备中，如频语分析仪、滤波器等。

对于 N点的序列 , 其 DFT和 IFFT的形式具体如下：

X[m] = DFT{x[k]} = § x[k]W ； ] = { ]} = X[m]W_N ^mk； x[k] = IFFT [X[m]} = conj(FFT(conj(X) I N)。其中， FFT和 IFFT的数据类型有纯实数和复数两种类型，实际应用中源数据多为实数。对于已知 IFFT后的数据为实数的傅里叶逆变换主要有两类方法，一种是直接计算法，另一种是利用 FFT来计算 IFFT。

直接计算法包括公式计算法及其改进算法。这类方法可以很容易实现计算时间最优和存储单元数量最优，然而这类逆变换方法都需要新建一个 IFFT程序段来进行计算，且占用较大的代码空间。

第二类方法就是充分利用 FFT计算程序实现傅里叶逆变换，包括：首先将 X[k]取共轭，利用 FFT程序计算 X*[k], 然后对计算结果进行共轭操作，再除以 N即可得到 x(k)。该方法需要将 FFT变换后的结果进行逆变换，考虑到 FFT算法已经很成熟高效，且 IFFT与 FFT有大量相似代码，所以，完全可以利用 FFT程序来计算 IFFT, 进而实现代码空间最优化。现有技术中用 FFT实现 IFFT的方法主要有如下几种：

( 1 ) 釆用复数快速傅里叶变换（ Complex Number Fast Fourier Transformation, CFFT )来实现。对于 N点的实数序列，要用 N点 CFFT计算需要 2N个存储单元存储，还需对逆变换的结果进行实数提取或者去掉已知为 0的虚部，如果正变换釆用的是 CFFT程序，虽然正反变换可以共用同一段 FFT程序，但代价是降低了正变换的效率，增加了一倍存储空间，对上述逆变换方法，还需要额外的共轭（或排序）操作和数据提取操作。因此，釆用 CFFT进行逆变换时，难以保证正变换效率和存储空间同时最优。而且，对上述逆变换方法，需要额外的共轭或排序、扩展操作以及数据提取操作，计算时间较长。

( 2 ) 釆用实数快速傅里叶变换 ( Real Number Fast Fourier Transformation, RFFT )来实现。目前的计算方法对于 N点的实数序列， RFFT 正变换运算时间和存储空间可得到最优，但逆变换时仍然需要增加一倍存储空间对 N/2个复数数据进行扩展，并需要对 RFFT结果进行两次实虚分离、结合、镜像和加法操作，同时额外增加了相当于 6N次加法操作的运算量，这样一来，明显影响了处理器的运算速度。

由此可知，现有技术艮难同时实现代码空间、存储空间 (即存储单元数量）和计算时间的优化，不仅浪费存储介质的存储空间 (包括存储代码所需要的代码空间以及处理过程中所需要的存储空间），而且处理器的处理效率不高，不利于提高设备，比如频谱分析仪、滤波器等的性能。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据处理方法、一种数据处理装置和一种通信系统，可以同时实现代码空间、单元数量和计算时间的优化，即可以在节省代码空间和节省存储单元数量的同时，减少计算时间，提高处理效率，有利于提高设备的性能。

一种数据处理方法，包括：获取输入序列；将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列，其中， N为需要进行的傅里叶逆变换的点数；对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果；在所得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中 ,并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果；以及输出所得到的快速傅里叶逆变换的结果。

优选地，所述方法还包括：将所得到的所述快速傅里叶逆变换的结果除以 N, 以得到幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果；则所述输出所得到的快速傅里叶逆变换的结果具体为：输出所述幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果。

优选地，所述获取输入序列之后，还包括：将所述输入序列除以 N; 则所述将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列具体为：将除以 N之后的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列。

优选地，所述将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列之后，还包括：将所述 N点实数序列除以 N; 则所述对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果具体为：对除以 N之后的 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果。

优选地，所述对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果之后，还包括：将得到的实数快速傅里叶变换后的结果除以 N; 则所述在所得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果具体为：在除以 N之后的实数快速傅里叶变换结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在所述实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在所述虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果。

一种数据处理装置，包括：获取单元、第一运算单元、转换单元、第二运算单元以及输出单元。获取单元用于获取输入序列。第一运算单元用于将所述获取单元获取到的所述输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N 个存储单元中，以构成 N点实数序列，其中， N为需要进行的傅里叶逆变换的点数。转换单元用于对所述第一运算单元得到的所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果。第二运算单元用于在所述转换单元得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果。输出单元用于输出所述第二运算单元得到的快速傅里叶逆变换结果。

优选地，所述数据处理装置还包括第一处理单元，用于将所述第二运算单元得到的快速傅里叶逆变换结果除以 N,得到幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果；则所述输出单元还用于输出所述第一处理单元得到的幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果。

优选地，所述数据处理装置还包括第二处理单元，用于将所述获取单元获取到的所述输入序列除以 N; 则所述第一运算单元还用于将除以 N之后的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N 点实数序列。

优选地，所述数据处理装置还包括第三处理单元，用于将所述第一运算单元得到的 N点实数序列除以 N; 则所述转换单元还用于对除以 N之后的 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果。

优选地，所述数据处理装置还包括第四处理单元，用于将所述转换单元得到的实数快速傅里叶变换后的结果除以 N;则所述第二运算单元还用于在除以 N之后的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在所述实部存储单元中 ,并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在所述虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果。

一种通信系统，包括本发明实施例提供的任意一种数据处理装置。

本发明实施例无需在快速傅里叶变换（ Fast Fourier Transformation, FFT ) 前后进行共轭操作，也无需进行数据提取操作，而只需进行简单的虚实结合操作，即进行简单的加减操作，所以可以节省计算时间，而且由于可以充分利用 RFFT的代码进行运算，所以也可以节省代码空间，进一步的，还不需要额外的存储空间，从而可以实现代码空间、存储单元数量和计算时间综合优化，不仅可以节省存储介质的存储空间（包括存储代码所需要的代码空间以及处理过程中所需要的存储空间），而且还可以提高处理器的处理效率，有利于提高设备如频谱分析仪、滤波器等的性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图 1是本发明实施例提供的数据处理方法的流程图；

图 2是 N点实数傅里叶变换时时域和频域的对照图；

图 3是典型的实数快速傅里叶变换变化后的 N个存储单元示意图；图 4是本发明实施例提供的数据处理装置的第一结构示意图；

图 5是本发明实施例提供的数据处理装置的第二结构示意图；

图 6是本发明实施例提供的数据处理装置的第三结构示意图；

图 7是本发明实施例提供的数据处理装置的第四结构示意图；

图 8是本发明实施例提供的数据处理装置的第五结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图 ,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种数据处理方法、一种数据处理装置和一种通信系统。以下分别进行详细说明。请参阅图 1 , 为本发明实施例提供的数据处理方法的流程图。具体流程可以如下：

101、获取输入序列。

在本实施例中，即获取需要进行快速傅里叶逆变换（ Inverse Fast Fourier Transformation, IFFT )处理的输入序列，该输入序列可以由 N点实数快速傅里叶变换 ( Real Number Fast Fourier Transformation, RFFT )正变换而来的，也可以是 N点的复数序列，其中，该输入序列中的每一数据可以包括实部和虚部。

102、将步骤 101中获取到的输入序列中的数据进行第一次实虚结合，以构成 N点实数序列。

在本实施例中，第一次实虚结合指的是：将从步骤 101中获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中。需说明的是，本发明实施例中的 N指的是傅里叶逆变换的点数，即输出序列的长度，这里的输出序列指的是最终需要输出的 IFFT结果（或称为 IFFT序列 ) 的长度。

103、对步骤 102中得到的 N点实数序列进行 RFFT, 得到 RFFT后的结果。

在本实施例中，步骤 103是利用已有的 RFFT代码对该 N点实数序列进行运算，得到 RFFT后的结果，这样一来，由于利用了已有的 RFFT代码，而不需要额外编写 IFFT代码，所以可以节省代码空间。而且，对 N点实数 RFFT, 如果按奇偶分开通过 N/2 点的复数快速傅里叶变换（Complex Number Fast Fourier Transformation, CFFT )进行计算，可将运算量减少一半，并根据 RFFT 后的共轭对称性，可以只存储一半的复数数据，所以，利用 RFFT来实现 IFFT, 不仅可以节省代码空间，减少运算量，还可以节省存储空间。这一点可以参阅图 2和图 3。

请参阅图 2, 为 N点实数傅里叶变换时时域和频域的对照图。如图 2所示虽然将 N点实数序列进行 RFFT转换，由时域信号转换成频域信号时，数目减少了一半（即从 N点变成 N/2点；)，但仍会用 N个存储单元存储来存储这 N/2 个复数，也就是说，将 N/2个复数的实部和虚部进行划分，然后分别进行存放，例如，将实部存放在 N/2个存储单元中，而将虚部存放另外的 N/2个存储单元中。

请参阅图 3 ,为典型的实数快速傅里叶变换变化后的 N个存储单元示意图。如图 3所示， RFFT变化后的存储结构包括 N/2+1个实部存储单元和 N/2-1个虚部存储单元。

举例来说，若步骤 101中输入序列为由 N点实数 RFFT正变换得来的数据，则以图 3所示的存储格式为例，可以将

X^ + X^K) 其中， 0≤ ≤N/2_

S(K)

Χ^Ν-^-Χ^Ν-Κ) 其中， N/2≤ ≤N Λ(0)其中， = 0

+ 其中， 0≤ ≤N/2_1 .

S(K)

X_R(NI2)其中， = N/2 ，

X N-^-XAN-K)其中， N/2≤ ≤N 需说明的是，该处理对不同存储结构是同样适用的，只需对直流分量和奈奎斯特频率点稍作区别处理即可。

若步骤 101中输入序列为 N点的复数序列，则 N点的复数序列共有 2N个存储单元，它由 N/2点复数列扩展来来，或由 N点实数的 CFFT变换得来，如下： S(K) = X_R(K) + X_I(K) 其中， 0≤ ≤N-1;

此时，第一次实虚结合运算可以直接按照公式 sc^ ^o^+ C^)其中， o≤ ≤N-i进行，即将输入序列中的数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，即每个存储单元存储对应数据的实部与虚部的和。

需说明的是，不管第一次实虚结合中的输入序列是以上述哪种方式获取，其本质都是将输入序列中的数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，仅仅只是根据实际应用的需求，进一步优化其表现形式而已。

请继续参阅图 1, 104、对步骤 103 中得到 RFFT后的结果进行第二次实虚结合，以得到 IFFT结果。

在本实施例中，第二次实虚结合包括：在所得到的 RFFT后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点 (通常为第 N/2点）之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中 ,并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，也就是说，除直流分量和奈奎斯特频率点的数据外，实部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的和 , 虚部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的差。

需说明的是，该处理对不同存储结构是同样适用的，只需对直流分量和奈奎斯特频率点稍作区别处理即可。其中，实部存储单元和虚部存储单元的结构可以有多种形式，例如，图 3即为其中的一种存储结构。

由此可见，对于输入序列为 "由 N点实数 RFFT正变换得来的数据"来说，第一次实虚结合运算和第二次实虚结合运算是一致的，所以，第一次实虚结合运算和第二次实虚结合运算可以釆用同一段代码，从而进一步节省代码空间。但是，对于输入序列为 "N点的复数序列" 而言，第一次实虚结合运算和第二次实虚结合运算是有所不同的，所以，不可以釆用同一段代码，但其计算本质还是一样的，虽不及前者代码利用率高，但相对于现有技术而言，还是可以节省代码空间、减少计算时间和减少存储空间。

105、输出步骤 104中得到 IFFT结果。

除此之外，为了得到真实的幅值，还可以对幅值进行还原，即经过一个 "除以 N" 的运算（在本发明实施例中称为 1/N操作），其中，该 "除以 N" 的运算可以在步骤 101后执行，或者在步骤 102之后执行，或者在步骤 103之后执行，或者也可以在步骤 104之后执行，即具体可以釆用如下任意一种方式实现： ( 1 )在对 RFFT后的结果进行第二次实虚结合 (即步骤 104 )之后，本发明另一实施例中的数据处理方法还可以包括：

将步骤 104得到的 IFFT结果除以 N, 得到幅值还原后的 IFFT结果；则此时，输出所述 IFFT结果（即步骤 105 )具体可以为：输出幅值还原后的 IFFT结果。

( 2 )在获取输入序列（即步骤 101 )之后，本发明另一实施例中的数据处理方法还可以包括：

将步骤 101中获取到的输入序列除以 N;

则此时，将输入序列中的数据进行第一次实虚结合 (即步骤 102 )具体可以为：将除以 N之后的输入序列中的数据进行第一次实虚结合。

( 3 )在对输入序列中的数据进行第一次实虚结合，以构成 N点实数序列 (即步骤 102 )之后，本发明另一实施例中的数据处理方法还可以包括：

将步骤 102得到的 N点实数序列除以 N;

则此时，对 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果（即步骤 103 )具体可以为：对除以 N之后的 N点实数序列进行 RFFT, 得到 RFFT后的结果。 ( 4 )在对 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果（即步骤 103 )之后，本发明另一实施例中的数据处理方法还可以包括：

将步骤 103得到 RFFT后的结果除以 N;

则此时，将 RFFT后的结果进行第二次实虚结合，以得到 IFFT结果（即步骤 104 )具体可以为：将除以 N之后的 RFFT后的结果进行第二次实虚结合，以得到 IFFT结果。

由以上可知，本发明另一实施例中可以釆用多种方式来进行幅值还原，实现较为灵活。

需要说明的是，在实际操作时，本实施例的 1/N操作具体可以是除以 N, 也可以是直接乘以已经计算好的 1/N的值，由于数字处理器中乘法运算远比除法运算高效，所以，优选的，在实际应用中，可以釆用直接乘以已经计算好的 1/N的值的方式。

本实施例通过釆用将输入序列中的每一数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列，并对该 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果，然后将 RFFT后的结果中除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中 ,将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，从而得到 IFFT结果。

此外，本实施例无需在 FFT前后进行共轭操作，也无需数据提取操作，而只需进行简单的虚实结合操作，即进行简单的加减操作，所以相对于现有技术所以也可以节省代码空间，进一步的，还不需要额外的存储空间，可以实现代码空间、存储单元数量和计算时间综合优化。这样一来，不仅可以节省存储介质的存储空间 (包括存储代码所需要的代码空间以及处理过程中所需要的存储空间），而且还可以提高处理器的处理效率，有利于提高设备如频谱分析仪、滤波器等的性能。

在实际应用中，本发明实施例可以将该数据处理方法应用在各种信号处理设备上，如频谱分析仪、滤波器等，不仅可以节省存储介质的存储空间（包括存储代码所需要的代码空间以及处理过程中所需要的存储空间），而且还可以提高处理器的处理效率，有利于提高设备如频谱分析仪、滤波器等的性能。

为了便于对本发明实施例作进一步详细说明，以下将先对本发明实施例所提供的数据处理方法的依据作一定分析，如下：对于 FFT来说，输入序列是： x(n) = x_R(n) + j_Xl(n) 0≤"≤N— 1; 由于对于实数 x(«)来说，由于 _Xl(n)=0 ,所以根据 DFT定义和性质可以得出：

2兀 kn ,、 . 2兀 kn 2兀 kn

DFT： X_R (^) = ^ x_R (") cos + Xj (n) sin lcos-

N N N

、 . 2兀 kn . 、 2兀 kn ,、 . 2兀 kn

)sm ~―—— Xj (n) cos ~ |= (")sm

N N N 即实数傅里叶变换后，实部为余弦分量，是实偶序列，虚部为正弦分量，是实奇序列，因此根据 FFT的性质可以得到 FFT (X_R (k) )是纯实数， FFT (

(k) )是纯虚数。

对于 IFFT来说，输入序列是： X(k) = X_R(k) + jX^k) Q≤k≤N— \

其逆变换结果为 χ(η) , 结合公式 = IFFT [X[k]} = conj{FFT{conj{X) I N)和傅里叶逆变换的性质，得到：

x(n) = IFFT(X(k))

= IFFT(X_R(k) + jX_I(k))

= IFFT(X_R (k)) + j * IFFT(X_I (k))

= conj(FFT(X_R (k))) + j * conjiFFTiX, (k)))

= FFT(X_R (k)) + · * (- 1) * (FFT(X_I (k))

即可得到： x(n) = FFT(X _R(k ) _ j * (FFT(X !ik)) , 其中， Q≤k≤N_l'，需说明的是，上式中省略了 1/N操作，考虑到 1/N只影响最终幅值，所以在此处不进行分析，应理解的是，为了得到真实的幅值，还需要进行 1/N操作。由；c(n) = FFT(X_R (k)) - j * (FFTiX, (k))可以看出，该结果中仍含有两个 FFT变换，且每个变换需要 N个数据，因此，还需要对; c(n) = ^T(^(t))- ( ^T ^)) 作进行进一步分析。如下： = X_R(k) + X₁(k) , 然后在5(^) = ^0) + ^0)的两边求 FFT, 得 s = FFT(X_R(k) + X_I(k) ); 其中， FFT(XR(k))是纯实数，而 FFT(XI(k))是纯虚数，因此，可以得到： s = FFT(X_R (k)) + FFT(X_I (k) )=s_R +j , 其中， Q≤k≤N - , 其中， s_R = FFT(X_R (k)), _Sl = FFTiX, (k) )。所以，公式 ;c(n) = FFT(X_R (k)) - j * (FFTiXj (k))可以化简为：

(n) = s_R + s_I , 其中， 0≤k≤N - 1

由公式 (n) = s_R + Sj可^¹ , 只需要构建 S ( K )并对其进行 FFT , ；能通过公式 x(n) = s_{R +Sl}还原最初的实数序列 x(n)。实际上对于存储单元数量一致的情况下，需要构建 S (K)和公式 x(n) = ¾+ 是完全相同的表达式，所以可以共用一个程序段。

从图 3可以看出，典型的 N点实数序列经过 RFFT变换后，可以利用其共轭对称性只存储了一半的数据（即频谱值），所以如果要计算 N个点，还需要还原另一半的数据。因为另一半数据与保存的数据共轭对称，因此 S (K) 的构建方式可分解为：

其中， 0≤ ≤N/2_1

-K) 其中， N/2≤ ≤N 显然， x(n)同样可以釆用上述方法来实现，在此不再赘述。需说明的是，如图 3所示， RFFT输出后存储了 R[0]、 R[l]...R[N/2]、 I[l]、 Ι[2]...Ι[Ν/2-1]共 N个数据。应当理解的是，除此之外， RFFT变换后保存的数值也可以是 R[0]、 R[l]...R[N/2]、 I[0]、 Ι[1]...Ι[Ν/2]共 N+2个数据，或者，还可以是 R[0]、 R[l]...R[N/2-l]、 I[0]、 Ι[1]...Ι[Ν/2-1]共 N个数据, 或者，还可以是其它数量的数据排列，等等，在此不再列举。同理， RFFT后的结果存储单元也可以是多样化的，例如， RFFT后的结果存储单元可以是实虚交替（即实部存储单元和虚部存储单元相互交替排列），也可以是前一半是实部存储单元，后一半是虚部数据；或者，还可以是前一半是虚部存储单元，后一半是实部存储单元，等等。另外，实部数据和虚部数据在存储单元内的排列可以是正序也可以是负序，或者，还可以是除上述列举的方法之外的其它保存方法，以此类推，在此不再赘述。

此外，还需说明的是，根据 RFFT存储单元的顺序和排列的不同，在按照公式 WD 实际计算的过程中，其实现方式略有不同，但其原理是一致的，在此不再赘述。为了更好地实施以上数据处理方法，本发明实施例还提供了一种数据处理装置，如图 4所示。其中，该数据处理装置具体可以为频谱分析仪、滤波器等信号处理设备。

请参阅图 4 , 为本发明实施例提供的数据处理装置的第一结构示意图。如图 4所示，数据处理装置包括：获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404以及输出单元 405。

获取单元 401用于获取输入序列。在本实施例中，即获取需要进行 IFFT 处理的输入序列 , 该输入序列可以由 N点 RFFT正变换而来的，也可以是 N 点的复数序列，其中，该输入序列中的每一数据可以包括实部和虚部。

第一运算单元 402用于将获取单元 401获取到的输入序列中的数据进行第一次实虚结合，以构成 N点实数序列。

在本实施例中，第一次实虚结合为：将输入序列中的每一数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，其中， N为傅里叶逆变换的点数，即输出序列的长度，这里的输出序列指的是最终需要输出的 IFFT结果（或称为 IFFT序列 ) 的长度。

需说明的是，在具体实施时，对于不同形式的输入序列，第一运算单元 402在进行第一次实虚结合操作时，具体可以釆用如下形式：

若输入序列由 N点实数 RFFT正变换得来的数据时，则第一运算单元 402 具体用于将除了直流分量和奈奎斯特频率点 (通常为第 N/2点）之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，也就是说，除直流分量和奈奎斯特频率点的数据外 ,实部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的和，虚部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的差。

若输入序列是 N点的复数序列，则第一运算单元 402具体用于将输入序列中的每一数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，即每个存储单元存储对应数据的实部与虚部的和。

转换单元 403用于对第一运算单元 402得到的 N点实数序列进行 RFFT 运算，得到 RFFT后的结果。

在本实施例中，由于第一运算单元 402是利用已有的 RFFT代码对该 N 点实数序列进行运算，因此不需要额外编写 IFFT代码，所以可以节省代码空间。而且，对 N点实数 RFFT,如果按奇偶分开通过 N/2点的 CFFT进行计算，可将运算量减少一半，并根据 RFFT后的共轭对称性，可以只存储一半的复数数据，所以，利用 RFFT来实现 IFFT, 不仅可以节省代码空间，减少运算量，还可以节省存储空间。

第二运算单元 404用于将转换单元 403得到的 RFFT后的结果进行第二次实虚结合，以得到 IFFT结果。在本实施例中，第二次实虚结合包括：在所得到的 RFFT后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，也就是说，除直流分量和奈奎斯特频率点的数据外 ,实部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的和，虚部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的差。

需说明的是，第二运算单元 404 的处理方式对不同存储结构是同样适用的，只需对直流分量和奈奎斯特频率点稍作区别处理即可。其中，实部存储单元和虚部存储单元的结构可以有多种形式，例如图 3 即为其中的一种存储结构。

输出单元 405, 用于输出第二运算单元 404得到的 IFFT结果。

当然，如图 4所示的数据处理装置还可以包括存储媒介以及处理器，其中，图 4中的每一个单元（即 401〜405 )均可以包括一个或者多个计算机程序，存储媒介用于存储这些计算机程序，处理器则根据不同的指令执行存储于存储媒介中的这些计算机程序以完成对应的功能，不仅如此，存储媒介还可以根据用途划分为多个存储单元，包括实部存储单元、虚部存储单元以及其他的存储单元等，在此不再赘述。

此外，为了得到真实的幅值，还可以对幅值进行还原，即经过一个 "除以

N" 的运算（在本发明实施例中称为 1/N操作），其中，该 "除以 N" 的运算可以在上述任意单元的操作之后执行，即该数据处理装置还可以包括处理单元，该处理单元用于对上一个单元传送过来的数据进行 1/N操作，所谓的 1/N 操作指的是将上一个单元传送过来的数据除以 N,或者将上一个单元传送过来的数据乘以 1/N。根据处理单元与其他单元的位置关系不同，该数据处理装置可以呈现多种结构，以下将对不同结构的数据处理装置——进行说明。

请参阅图 5, 为本发明实施例提供的数据处理装置的第二结构示意图。如图 5所示，数据处理装置包括：获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404、输出单元 405以及第一处理单元 A406。其中，获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404以及输出单元 405均与图 4中的相同，第一处理单元 A406设置于第二运算单元 404与输出单元 405之间。

第一处理单元 A406用于将第二运算单元 404得到的 IFFT结果除以 N, 得到幅值还原后的 IFFT 结果，此时输出单元 405 则用于输出第一处理单元 A406得到的幅值还原后的 IFFT结果。

同样，如图 5所示的数据处理装置还可以包括存储媒介以及处理器，其中，图 5中的每一个单元均可以包括一个或者多个计算机程序 ,存储媒介用于存储这些计算机程序，处理器则根据不同的指令执行存储于存储媒介中的这些计算机程序以完成对应的功能，不仅如此，存储媒介还可以根据用途划分为多个存储单元，包括实部存储单元、虚部存储单元以及其他的存储单元等，在此不再赘述。

请参阅图 6, 为本发明实施例提供的数据处理装置的第三结构示意图。如图 6所示，数据处理装置包括：获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404、输出单元 405以及第二处理单元 B406。其中，获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404以及输出单元 405均与图 4中的相同，第二处理单元 B406设置于获取单元 401与第一运算单元 402之间。

第二处理单元 B406用于将获取单元 401获取到的输入序列除以 N, 此时第一运算单元 402则用于将除以 N之后的输入序列中的数据进行第一次实虚结合，以构成 N点实数序列。

同样，如图 6所示的数据处理装置还可以包括存储媒介以及处理器，其中，图 6中的每一个单元均可以包括一个或者多个计算机程序，存储媒介用于存储这些计算机程序，处理器则根据不同的指令执行存储于存储媒介中的这些计算机程序以完成对应的功能，不仅如此，存储媒介还可以根据用途划分为多个存储单元，包括实部存储单元、虚部存储单元以及其他的存储单元等，在此不再赘述。

请参阅图 7, 为本发明实施例提供的数据处理装置的第四结构示意图。如图 7所示，数据处理装置包括：获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404、输出单元 405以及第三处理单元 C406。其中，获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404以及输出单元 405均与图 4中的相同，第三处理单元 C406设置于第一运算单元 402与转换单元 403之间。

第三处理单元 C406用于将第一运算单元 402得到的 N点实数序列除以 N, 此时转换单元 403则用于对该除以 N之后的 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果。

同样，如图 7所示的数据处理装置还可以包括存储媒介以及处理器，其中，图 7中的每一个单元均可以包括一个或者多个计算机程序，存储媒介用于存储这些计算机程序，处理器则根据不同的指令执行存储于存储媒介中的这些计算机程序以完成对应的功能，不仅如此，存储媒介还可以根据用途划分为多个存储单元，包括实部存储单元、虚部存储单元以及其他的存储单元等，在此不再赘述。

请参阅图 8, 为本发明实施例提供的数据处理装置的第五结构示意图。如图 8所示，数据处理装置包括：获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404、输出单元 405以及第四处理单元 D406。其中，获取单元 401、第一运算单元 402、转换单元 403、第二运算单元 404以及输出单元 405均与图 4中的相同，第四处理单元 D406设置于转换单元 403与第二运算单元 404之间。

第四处理单元 D406用于将转换单元 403得到的 RFFT后的结果除以 N, 结合，以得到 IFFT结果。

同样，如图 8所示的数据处理装置还可以包括存储媒介以及处理器，其中 , 图 8中的每一个单元均可以包括一个或者多个计算机程序，存储媒介用于存储这些计算机程序，处理器则根据不同的指令执行存储于存储媒介中的这些计算机程序以完成对应的功能，不仅如此，存储媒介还可以根据用途划分为多个存储单元，包括实部存储单元、虚部存储单元以及其他的存储单元等，在此不再赘述。相应的，本发明实施例还提供了一种通信系统，包括本发明实施例提供的任意一种数据处理装置，即该通信系统包括图 4-8所示的任意一种数据处理装置。

在本实施例中，该通信系统中的数据处理装置用于获取输入序列，将输入序列中的数据进行第一次实虚结合，以构成 N点实数序列，对该 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果，将 RFFT后的结果进行第二次实虚结合以得到 IFFT结果，输出该 IFFT结果。其中，第一次实虚结合指的是：将输入序列中的每一数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，且 N为傅里叶逆变换的点数；第二次实虚结合指的是：将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，即除直流分量和奈奎斯特频率点的数据外，实部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的和，虚部存储单元存储对应的数据的实部与虚部的差。

此外，该通信系统中的数据处理装置还用于进行 1/N操作，具体可参见前面的实施例，在此不再赘述。该通信系统中的数据处理装置的具体结构可参见图 4-8所示的任意一种数据处理装置，在此不再赘述。

由以上可知，本实施例中的数据处理方法、数据处理装置以及通信系统均是通过釆用将输入序列中的每一数据的实部和虚部的和存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列，并由转换单元 403对该 N点实数序列进行 RFFT运算，得到 RFFT后的结果，然后由第一运算单元 404将 RFFT后的结果中除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，从而得到 IFFT结果。

此外，本实施例中的数据处理方法、数据处理装置以及通信系统均无需在

FFT前后进行共轭操作，也无需数据提取操作，而只需进行简单的虚实结合操作，即进行简单的加减操作，所以相对于现有技术而言，较为节省计算时间，进一步的，还不需要额外的存储空间，可以实现代码空间、存储单元数量和计算时间综合优化。这样一来，不仅可以节省存储介质的存储空间（包括存储代码所需要的代码空间以及处理过程中所需要的存储空间），而且还可以提高处理器的处理效率，有利于提高设备如频谱分析仪、滤波器等的性能。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM, Read Only Memory ), 随机存取记忆体（RAM, Random Access Memory ), 磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种数据处理方法、数据处理装置以及通信了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

权利要求

1、一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取输入序列；

将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列，其中， N为需要进行的傅里叶逆变换的点数；对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果；

在所得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果；以及

输出所得到的快速傅里叶逆变换的结果。

2、根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所得到的所述快速傅里叶逆变换的结果除以 N,以得到幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果；

则所述输出所得到的快速傅里叶逆变换的结果具体为：输出所述幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果。

3、根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述获取输入序列之后，还包括：

将所述输入序列除以 N;

则所述将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N 个存储单元中，以构成 N点实数序列具体为：将除以 N之后的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列。

4、根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述将获取到的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列之后，还包括：

将所述 N点实数序列除以 N;

则所述对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果具体为：对除以 N之后的 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果。

5、根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述对所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果之后，还包括：

将得到的实数快速傅里叶变换后的结果除以 N;

则所述在所得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中 ,并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果具体为：在除以 N之后的实数快速傅里叶变换结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在所述实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在所述虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果。

6、一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取输入序列；

第一运算单元，用于将所述获取单元获取到的所述输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列，其中， N为需要进行的傅里叶逆变换的点数；

转换单元，用于对所述第一运算单元得到的所述 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果；

第二运算单元 ,用于在所述转换单元得到的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在实部存储单元中，并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果；以及输出单元，用于输出所述第二运算单元得到的快速傅里叶逆变换结果。

7、根据权利要求 6所述的数据处理装置，其特征在于，还包括第一处理单元，用于将所述第二运算单元得到的快速傅里叶逆变换结果除以 N,得到幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果；

则所述输出单元还用于输出所述第一处理单元得到的幅值还原后的快速傅里叶逆变换结果。

8、根据权利要求 6所述的数据处理装置，其特征在于，还包括第二处理单元，用于将所述获取单元获取到的所述输入序列除以 N;

则所述第一运算单元还用于将除以 N之后的输入序列中的每一数据的实部和虚部的和分别存在 N个存储单元中，以构成 N点实数序列。

9、根据权利要求 6所述的数据处理装置，其特征在于，还包括第三处理单元，用于将所述第一运算单元得到的 N点实数序列除以 N;

则所述转换单元还用于对除以 N之后的 N点实数序列进行实数快速傅里叶变换运算，以得到实数快速傅里叶变换后的结果。

10、根据权利要求 6所述的数据处理装置，其特征在于，还包括第四处理单元，用于将所述转换单元得到的实数快速傅里叶变换后的结果除以 N; 则所述第二运算单元还用于在除以 N之后的实数快速傅里叶变换后的结果中，将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的和存储在所述实部存储单元中 ,并将除了直流分量和奈奎斯特频率点之外的每一数据的实部与虚部的差存储在所述虚部存储单元中，以得到快速傅里叶逆变换的结果。

11、一种通信系统，其特征在于，包括权利要求 6至 10所述的任意一种数据处理装置。