假设存在一个长度为N 的DFT向量,该向量在其中点附近表现出复杂的共轭对称性,即,等。 和分别是DC和奈奎斯特频率,因此是实数。其余元素很复杂。 X (1 )= X (N - 1 )* X (2 )= X (N - 2 )* X (0 )X (N / 2 )
现在,假设有一个矩阵,大小为,它与向量X相乘。 N × N
问题是:
在什么条件下,对于矩阵,保留了所得矢量中点周围的复共轭对称性?ÿ
这个问题的动机是试图提出一个预编码器矩阵,该矩阵会产生一个IFFT为实的预编码(预均衡)符号。ÿ
编辑:
谢谢@MattL。和@niaren。关于这个问题的困难是找到必要的条件。马特的答案确实足够。进行以下修改也是足够的:
第一行和第一列不必为零。相反,它们可以是非零的,只要它的值在中点周围呈现复杂的共轭对称性,它的第一个值是实数,第个值是实数,就像该符号一样。对于第列,第行和主对角线也可以这样说。(ñ / 2 + 1 )(ñ / 2 + 1 )
其次,可以在右上角和左下角之间建立左上角和右下角矩阵之间的相同对应关系,即选择从到矩阵,从左向右翻转,上下翻转并取共轭,然后放在左下角。在MATLAB上,将是:吨2 ,Ñ / 2 + 2吨Ñ / 2 ,Ñ
T(N/2+2:N,2:N/2) = conj(fliplr(flipud(Tisi(2:(N/2),N/2+2:N))))
此结构类似于DFT矩阵的结构。那是必要条件吗?
编辑(2):
以下代码为任何实数 matrix实现了这样一个有效的运算符:A
N = 8;
A = rand(N,N); %must be real-valued
w = exp(-1j*2*pi/N); % twiddle factor
W = w.^(repmat(0:N-1,N,1).*repmat(0:N-1,N,1).'); % DFT matrix
T = W*A*W'
编辑(3):
有趣的是,提供了充分的条件。这是由于以下事实:
W
由于。该等式变为:
最后,由于是实值,如果是完整等级,则就足够了。 A T − 1