Fast Fourier Transform (FFT) MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Fast Fourier Transform (FFT) - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

Last updated on Jun 18, 2025

पाईये Fast Fourier Transform (FFT) उत्तर और विस्तृत समाधान के साथ MCQ प्रश्न। इन्हें मुफ्त में डाउनलोड करें Fast Fourier Transform (FFT) MCQ क्विज़ Pdf और अपनी आगामी परीक्षाओं जैसे बैंकिंग, SSC, रेलवे, UPSC, State PSC की तैयारी करें।

Latest Fast Fourier Transform (FFT) MCQ Objective Questions

Fast Fourier Transform (FFT) Question 1:

आकृति में प्रदर्शित तितलीनुमा N = 32 के साथ रेडिक्स 2 समय डेसीमेशन एफएफटी से ली गई है। मान लें कि एकल प्रवाह रेखाचित्र के पाँच चरणों को m = 1, 2, 3, 4, 5 द्वारा क्रमबद्ध किया गया है, जहाँ पर 5 अंतिम चरण है। पाँच चरणों मैं से किसमें इस प्रकार की तितलीनुमा आकृतियां हैं?

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  1. m = 3, 4
  2. m = 4, 5
  3. m = 3, 4, 5
  4. m = 2, 4, 5

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : m = 4, 5

Fast Fourier Transform (FFT) Question 1 Detailed Solution

Fast Fourier Transform (FFT) Question 2:

N-बिंदु FFT(फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म [तीव्र फूरियर रूपांतर]) के लिए आवश्यक सम्मिश्र गुणकों की कुल संख्या 80 है। फिर N ______ है।

  1. 8
  2. 16
  3. 32
  4. 64

Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : 32

Fast Fourier Transform (FFT) Question 2 Detailed Solution

अवधारणा:

N-बिंदु FFT के लिए सम्मिश्र गुणकों की कुल संख्या निम्न द्वारा दी गई है:

\(\frac{N}{2}log_2N\)

गणना :

दिया है कि,

आवश्यक गुणकों की कुल संख्या = 80

\(\frac{N}{2}log_2N\) = 80

\(log_2N = \frac{160}{N}\)

\(N = 2^\frac{160}{N}\)    ----- (1)

विकल्प सत्यापन के लिए N = 32 पर विचार करें

\(32 = 2^\frac{160}{35}\)

\(32 = 2^5\)

∴ N के लिए आवश्यक मान = 32

Fast Fourier Transform (FFT) Question 3:

त्वरित फूरियर रूपांतर (FFT) में जटिल गुणाओं की संख्या _______ द्वारा दी गई है।

  1. \(~N{{\log }_{2}}N\)
  2. \(\frac{N}{2}{{\log }_{2}}N\)
  3. \({{\log }_{2}}N\)
  4. \(~N{{\log }_{2}}\frac{N}{2}\)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : \(\frac{N}{2}{{\log }_{2}}N\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 3 Detailed Solution

स्पष्टीकरण:

N- बिन्दुं DFT इस प्रकार दिया गया है:

\(X\left[ k \right]=\sum_{n=0}^{N-1}\,x\left[ n \right]{{e}^{-j\frac{2\pi }{N}kn}}\)

प्रत्यक्ष DFT में जटिल जोड़ और गुणा की संख्या N(N - 1) और N2 है

N के बड़े मान के लिए, DFT की गणना करने में बहुत समय लगेगा।

इसलिए, हम एक अलग तकनीक का उपयोग करते हैं जिसे त्वरित फूरियर रूपांतर (FFT) कहा जाता है जो "कूले-तुकी" कलन विधि का अनुसरण करता है।

जटिल जोड़ (P) और गुणा (Q) की संख्या होगी:

\(P=N~log_{2}{N}\)

\(Q=\frac{N}{2}\text{log}_{2}{N}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 4:

एक डिजिटल फ़िल्टर को IIR कहा जाता है यदि __________।

  1. यह दोलन करता है
  2. इसके सभी ध्रुव इकाई वृत्त के बाहर स्थित हैं
  3. धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है
  4. एक या एक से अधिक हर गुणांक गैर-शून्य है

Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है

Fast Fourier Transform (FFT) Question 4 Detailed Solution

अनंत आवेग प्रतिक्रिया (IIR) फ़िल्टर एक पुनरावर्ती फ़िल्टर है जिसमें फ़िल्टर की धारा आउटपुट की गणना धारा और पिछले इनपुट और आउटपुट का उपयोग करके की जाती है।

IIR फिल्टर रैखिक निम्न पास फिल्टर हैं जिन्हें इस प्रकार दर्शाया गया है:

\(\hat x\left( t \right) = \mathop \sum \limits_{i = 0}^\infty {b_i}{x_{t - i}}\)

(या)

y(n) = b0 x(n) + b1 x(n - 1) + …+ bm x(n - M) – a1 y(n - 1) ….aNy(n - N)

उपरोक्त अंतर समीकरण का स्थानांतरण फलन निम्न द्वारा दिया गया है:

\(H\left( z \right) = \frac{{Y\left( z \right)}}{{X\left( z \right)}}\)

\(H\left( z \right) = \frac{{{b_0} + {b_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {b_M}{z^{ - m}}}}{{1 + {a_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {a_N}{z^{ - N}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 5:

प्रणाली फलन के साथ एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में बदलें। डिजिटल फ़िल्टर में अनुनादी आवृत्ति \({\omega _r} = \frac{\pi }{2}\) होनी चाहिए। (द्विरेखीय रूपांतर द्वारा उपयोग)

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

  1. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  2. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} + 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  3. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)
  4. \(H\left( z \right) = \frac{{0.006{z^{ - 1}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 1 : \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 5 Detailed Solution

द्विरेखीय रूपांतर का उपयोग करके एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में परिवर्तित करने के लिए स्थिती है

\(s = \frac{2}{T}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\)

\({{\rm{\Omega }}_{\rm{r}}} = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{{\omega _r}}}{2}} \right)\)

ωr अनुनादी आवृत्ति है।

फ़िल्टर के अधिकतम परिमाण पर (जो ध्रुवों पर होता है)

ध्रुव: (s + 0.1)2 + 16 = 0

⇒ s = -0.1 ± j4 = σ ± jΩ

⇒ Ω = 4

\( \Rightarrow 4 = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{\frac{\pi }{2}}}{2}} \right)\)

⇒ T = 0.5

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

अब s को \(s = \frac{2}{{0.4}}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) = 4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\) के साथ बदलें

\(H\left( z \right) = \frac{{4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1}}{{{{\left( {4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

\( \Rightarrow H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

Top Fast Fourier Transform (FFT) MCQ Objective Questions

एक डिजिटल फ़िल्टर को IIR कहा जाता है यदि __________।

  1. यह दोलन करता है
  2. इसके सभी ध्रुव इकाई वृत्त के बाहर स्थित हैं
  3. धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है
  4. एक या एक से अधिक हर गुणांक गैर-शून्य है

Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है

Fast Fourier Transform (FFT) Question 6 Detailed Solution

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अनंत आवेग प्रतिक्रिया (IIR) फ़िल्टर एक पुनरावर्ती फ़िल्टर है जिसमें फ़िल्टर की धारा आउटपुट की गणना धारा और पिछले इनपुट और आउटपुट का उपयोग करके की जाती है।

IIR फिल्टर रैखिक निम्न पास फिल्टर हैं जिन्हें इस प्रकार दर्शाया गया है:

\(\hat x\left( t \right) = \mathop \sum \limits_{i = 0}^\infty {b_i}{x_{t - i}}\)

(या)

y(n) = b0 x(n) + b1 x(n - 1) + …+ bm x(n - M) – a1 y(n - 1) ….aNy(n - N)

उपरोक्त अंतर समीकरण का स्थानांतरण फलन निम्न द्वारा दिया गया है:

\(H\left( z \right) = \frac{{Y\left( z \right)}}{{X\left( z \right)}}\)

\(H\left( z \right) = \frac{{{b_0} + {b_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {b_M}{z^{ - m}}}}{{1 + {a_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {a_N}{z^{ - N}}}}\)

प्रणाली फलन के साथ एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में बदलें। डिजिटल फ़िल्टर में अनुनादी आवृत्ति \({\omega _r} = \frac{\pi }{2}\) होनी चाहिए। (द्विरेखीय रूपांतर द्वारा उपयोग)

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

  1. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  2. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} + 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  3. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)
  4. \(H\left( z \right) = \frac{{0.006{z^{ - 1}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 1 : \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 7 Detailed Solution

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द्विरेखीय रूपांतर का उपयोग करके एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में परिवर्तित करने के लिए स्थिती है

\(s = \frac{2}{T}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\)

\({{\rm{\Omega }}_{\rm{r}}} = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{{\omega _r}}}{2}} \right)\)

ωr अनुनादी आवृत्ति है।

फ़िल्टर के अधिकतम परिमाण पर (जो ध्रुवों पर होता है)

ध्रुव: (s + 0.1)2 + 16 = 0

⇒ s = -0.1 ± j4 = σ ± jΩ

⇒ Ω = 4

\( \Rightarrow 4 = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{\frac{\pi }{2}}}{2}} \right)\)

⇒ T = 0.5

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

अब s को \(s = \frac{2}{{0.4}}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) = 4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\) के साथ बदलें

\(H\left( z \right) = \frac{{4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1}}{{{{\left( {4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

\( \Rightarrow H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

आकृति में प्रदर्शित तितलीनुमा N = 32 के साथ रेडिक्स 2 समय डेसीमेशन एफएफटी से ली गई है। मान लें कि एकल प्रवाह रेखाचित्र के पाँच चरणों को m = 1, 2, 3, 4, 5 द्वारा क्रमबद्ध किया गया है, जहाँ पर 5 अंतिम चरण है। पाँच चरणों मैं से किसमें इस प्रकार की तितलीनुमा आकृतियां हैं?

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  1. m = 3, 4
  2. m = 4, 5
  3. m = 3, 4, 5
  4. m = 2, 4, 5

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : m = 4, 5

Fast Fourier Transform (FFT) Question 8 Detailed Solution

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Fast Fourier Transform (FFT) Question 9:

32-बिंदु FFT (फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म) के लिए आवश्यक जटिल गुणकों की कुल संख्या ____ है। 

  1. 20
  2. 40
  3. 60
  4. 80

Answer (Detailed Solution Below)

Option 4 : 80

Fast Fourier Transform (FFT) Question 9 Detailed Solution

संकल्पना:

N-बिंदु FFT के लिए जटिल गुणकों की कुल संख्या निम्न द्वारा दी गई है:

\(\frac{N}{2}log_2N\)

गणना:

दिया गया है कि N = 32

तो, 32-बिंदु FFT के लिए, आवश्यक जटिल गुणकों की कुल संख्या निम्न होगी:

\( \frac{{32}}{2}log_2{32} \) = 16 × 5 = 80

Fast Fourier Transform (FFT) Question 10:

त्वरित फूरियर रूपांतर (FFT) में जटिल गुणाओं की संख्या _______ द्वारा दी गई है।

  1. \(~N{{\log }_{2}}N\)
  2. \(\frac{N}{2}{{\log }_{2}}N\)
  3. \({{\log }_{2}}N\)
  4. \(~N{{\log }_{2}}\frac{N}{2}\)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : \(\frac{N}{2}{{\log }_{2}}N\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 10 Detailed Solution

स्पष्टीकरण:

N- बिन्दुं DFT इस प्रकार दिया गया है:

\(X\left[ k \right]=\sum_{n=0}^{N-1}\,x\left[ n \right]{{e}^{-j\frac{2\pi }{N}kn}}\)

प्रत्यक्ष DFT में जटिल जोड़ और गुणा की संख्या N(N - 1) और N2 है

N के बड़े मान के लिए, DFT की गणना करने में बहुत समय लगेगा।

इसलिए, हम एक अलग तकनीक का उपयोग करते हैं जिसे त्वरित फूरियर रूपांतर (FFT) कहा जाता है जो "कूले-तुकी" कलन विधि का अनुसरण करता है।

जटिल जोड़ (P) और गुणा (Q) की संख्या होगी:

\(P=N~log_{2}{N}\)

\(Q=\frac{N}{2}\text{log}_{2}{N}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 11:

एक डिजिटल फ़िल्टर को IIR कहा जाता है यदि __________।

  1. यह दोलन करता है
  2. इसके सभी ध्रुव इकाई वृत्त के बाहर स्थित हैं
  3. धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है
  4. एक या एक से अधिक हर गुणांक गैर-शून्य है

Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : धारा आउटपुट पिछले आउटपुट पर निर्भर करती है

Fast Fourier Transform (FFT) Question 11 Detailed Solution

अनंत आवेग प्रतिक्रिया (IIR) फ़िल्टर एक पुनरावर्ती फ़िल्टर है जिसमें फ़िल्टर की धारा आउटपुट की गणना धारा और पिछले इनपुट और आउटपुट का उपयोग करके की जाती है।

IIR फिल्टर रैखिक निम्न पास फिल्टर हैं जिन्हें इस प्रकार दर्शाया गया है:

\(\hat x\left( t \right) = \mathop \sum \limits_{i = 0}^\infty {b_i}{x_{t - i}}\)

(या)

y(n) = b0 x(n) + b1 x(n - 1) + …+ bm x(n - M) – a1 y(n - 1) ….aNy(n - N)

उपरोक्त अंतर समीकरण का स्थानांतरण फलन निम्न द्वारा दिया गया है:

\(H\left( z \right) = \frac{{Y\left( z \right)}}{{X\left( z \right)}}\)

\(H\left( z \right) = \frac{{{b_0} + {b_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {b_M}{z^{ - m}}}}{{1 + {a_1}{z^{ - 1}} + \ldots + {a_N}{z^{ - N}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 12:

N-बिंदु FFT(फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म [तीव्र फूरियर रूपांतर]) के लिए आवश्यक सम्मिश्र गुणकों की कुल संख्या 80 है। फिर N ______ है।

  1. 8
  2. 16
  3. 32
  4. 64

Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : 32

Fast Fourier Transform (FFT) Question 12 Detailed Solution

अवधारणा:

N-बिंदु FFT के लिए सम्मिश्र गुणकों की कुल संख्या निम्न द्वारा दी गई है:

\(\frac{N}{2}log_2N\)

गणना :

दिया है कि,

आवश्यक गुणकों की कुल संख्या = 80

\(\frac{N}{2}log_2N\) = 80

\(log_2N = \frac{160}{N}\)

\(N = 2^\frac{160}{N}\)    ----- (1)

विकल्प सत्यापन के लिए N = 32 पर विचार करें

\(32 = 2^\frac{160}{35}\)

\(32 = 2^5\)

∴ N के लिए आवश्यक मान = 32

Fast Fourier Transform (FFT) Question 13:

प्रणाली फलन के साथ एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में बदलें। डिजिटल फ़िल्टर में अनुनादी आवृत्ति \({\omega _r} = \frac{\pi }{2}\) होनी चाहिए। (द्विरेखीय रूपांतर द्वारा उपयोग)

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

  1. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  2. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} + 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)
  3. \(H\left( z \right) = \frac{{0.128}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)
  4. \(H\left( z \right) = \frac{{0.006{z^{ - 1}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}}}}\)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 1 : \(H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 13 Detailed Solution

द्विरेखीय रूपांतर का उपयोग करके एनालॉग फ़िल्टर को IIR डिजिटल फ़िल्टर में परिवर्तित करने के लिए स्थिती है

\(s = \frac{2}{T}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\)

\({{\rm{\Omega }}_{\rm{r}}} = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{{\omega _r}}}{2}} \right)\)

ωr अनुनादी आवृत्ति है।

फ़िल्टर के अधिकतम परिमाण पर (जो ध्रुवों पर होता है)

ध्रुव: (s + 0.1)2 + 16 = 0

⇒ s = -0.1 ± j4 = σ ± jΩ

⇒ Ω = 4

\( \Rightarrow 4 = \frac{2}{T}\tan \left( {\frac{{\frac{\pi }{2}}}{2}} \right)\)

⇒ T = 0.5

\(H\left( s \right) = \frac{{s + 0.1}}{{{{\left( {s + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

अब s को \(s = \frac{2}{{0.4}}\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) = 4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right)\) के साथ बदलें

\(H\left( z \right) = \frac{{4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1}}{{{{\left( {4\left( {\frac{{z - 1}}{{z + 1}}} \right) + 0.1} \right)}^2} + 16}}\)

\( \Rightarrow H\left( z \right) = \frac{{0.128 + 0.006{z^{ - 1}} - 0.122{z^{ - 2}}}}{{1 + 0.0006{z^{ - 1}} + 0.975{z^{ - 2}}}}\)

Fast Fourier Transform (FFT) Question 14:

4 बिंदु DFT बटरफ्लाई आरेख दिखाया गया है, क्रमशः a, b, c के मान क्या हैं?

F1 R.D Madhu 09.10.19 D 4

  1. W21, 1, W42
  2. W20, W40, W41
  3. 1, W41, W42
  4. W21, W42, W41

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : W20, W40, W41

Fast Fourier Transform (FFT) Question 14 Detailed Solution

संकल्पना:

ट्विडल कारक निम्न द्वारा दिया जाता है:

\({{W}_{N}}={{e}^{-j\frac{2\pi }{N}}}\)

\(W_{N}^{K}={{e}^{-j{{\frac{2\pi }{N}}^{\left( K \right)}}}}\)

N = 4 के लिए

\(W_{4}^{K}={{e}^{-j\left( \frac{\pi }{2} \right)K}}\)

N बिंदु DFT निम्न द्वारा दिया जाता है

\(X\left( K \right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathop \sum }}\,x\left( n \right)W_{N}^{Kn}\)

4 बिंदु DFT के लिए 

\(X\left( K \right)=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathop \sum }}\,x\left( n \right)W_{4}^{Kn}\)

गणना:

K = 0 के लिए 

\(X{{\left( 0 \right)}^{{}}}=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathop \sum }}\,x\left( n \right)W_{4}^{0}\)

X(0) = x(0) + x(1) + x(2) + x(3)

K = 1 के लिए 

\(X\left( 1 \right)=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathop \sum }}\,x\left( n \right)W_{4}^{n}\)

\(X\left( 1 \right)=x\left( 0 \right)W_{4}^{0}+x\left( 1 \right)W_{4}^{1}+x\left( 2 \right)W_{4}^{2}+x\left( 3 \right)W_{4}^{3}\)

\(X\left( 1 \right)=x\left( 0 \right)+x\left( 1 \right){{e}^{-j~\pi /2}}+x\left( 2 \right){{e}^{-j\pi }}+x\left( 3 \right){{e}^{-j\left( \frac{3\pi }{2} \right)}}\)

= x(0) -jx(1) - x(2) + jx(3)

दिए गए DFT से तुलना करना

स्थिति I:

F(0) = X(0)

F(0) = x(0) + ax(2) + b[x(1) + x(3)]        …1)

X(0) = x(0) + x(1) + x(2) + x(3)        …2)

तुलना 1) = 2)

a = b = 1

a = 1 = W02

 b = 1 = W04        …3)

स्थिति II:

F(1) = X(1)

F(1) = [x(0) - x(2)] + c[x(1) - x(3)]

X(1) = [x(0) - x(2)] - j[x(1) - x(3)]

तुलना करने पर

c = -j = W14        …4)

3 और 4 से

a = W02

b = W04

c = W14

Fast Fourier Transform (FFT) Question 15:

आकृति में प्रदर्शित तितलीनुमा N = 32 के साथ रेडिक्स 2 समय डेसीमेशन एफएफटी से ली गई है। मान लें कि एकल प्रवाह रेखाचित्र के पाँच चरणों को m = 1, 2, 3, 4, 5 द्वारा क्रमबद्ध किया गया है, जहाँ पर 5 अंतिम चरण है। पाँच चरणों मैं से किसमें इस प्रकार की तितलीनुमा आकृतियां हैं?

qImage684042b51f76426e0085155e

  1. m = 3, 4
  2. m = 4, 5
  3. m = 3, 4, 5
  4. m = 2, 4, 5

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : m = 4, 5

Fast Fourier Transform (FFT) Question 15 Detailed Solution

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