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快速富利葉轉換 Fast Fourier Transform (FFT)

原始的無線電波的資料是隨著時間改變--就像你的聲音經由麥克風在示波器上所顯示的一條上下波動的線,在這種情況,水平X軸為時間,垂直Y軸為信號強度(音壓)。 原始的無線電望遠鏡的訊號幫助並不大,我們所希望看到的是在訊號中是否有固定(大聲)的音調,因此我們更希望看到水平X軸為頻率(frequecy),垂直Y軸為信號強度(power)的圖。 任何突波(spike)在圖上將會是在單一頻率的明顯訊號。

為了將時域的資料轉換成頻域的資料,我們應用一種相當複雜的數學運算叫做快速富利葉轉換("Fast Fourier Transform", or FFT)

SETI@home螢幕保護程式下方的圖形式顯示資料經快速富利葉轉換(FFT's)的結果,在工作單位(work-unit)的一開始,我們先以15種不同解析度的快速富利葉轉換來檢驗資料,我們以.07 Hz的頻寬進行細部檢視,這類的分析有一種情形(tradeoffs ), 如果你要提高頻率的精度則必須增加資料分割的時間,例如在0.075 Hz的頻率解析度我們必須有13.42秒的資料, 為了完整分析107秒的取樣資料,需要作8次這種快速富利葉轉換(FFT's),當減少頻率解析度到0.14 Hz, 只需要處理6.7秒的取樣資料,現在我們用較低的頻率解析度但有較高的時間解析度, 我們必須做兩倍的處理次數(16次FFT)以涵蓋107秒的資料,我們以15種頻率解析度 (0.075, 0.15, 0.3, 0.6, 1.2, 2.5, 5, 10, 20, 40, 75, 150, 300, 600, and 1200 Hz) 進行分析,為了涵蓋每個工作單位(work-unit)107秒的資料,頻率解析度每減少一半, 就必須執行2倍次數的快速富利葉轉換(FFT's),因此整個運算的次數是很驚人的。

 
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