Некоторые свойства дискретного преобразования Фурье в поле комплексных чисел и полях конечной характеристики | Прикладная дискретная математика. Приложение. 2010. № 3.

Некоторые свойства дискретного преобразования Фурье в поле комплексных чисел и полях конечной характеристики

We consider the discrete Fourier transform overthe field of complex numbers C and over the Galois field GF(q). The length N of a givenvector over C can be any positive integer, and in the Galois field N is multiple to (q - 1).This imposes certain restrictions on possibilities for constructing Fast Fourier Algorithmsin Galois fields and increases the dimension of input data.

Some properties of the discrete Fourier transform in the field of complex numbers and in the fields of finite characteri.pdf Дискретное преобразование Фурье - это один из видов ортонормированного преобразованиявекторов [1, 2]. Для конечной последовательности элементов {s 0, s1, ..., Sn-1}дискретное преобразование Фурье (ДПФ) заключается в поиске другой последовательности{S0, S1, ..., SN-1}, элементы которой вычисляются по формуле (прямое преобразование)N-1 ________Sk = Е Sn ■ WNn; k = 0,N - 1, (1)n=0где Wn -примитивный корень степени N из единицы [1, 3]. В предположении, чтоэлемент N-1 = 1/n существует, для обратного преобразования можно записать выражение1 N-1 ________Sn = ^ Е Sk ■ W - kn; n = 0, N - 1. (2)N k=0Считается, что вектор s = (s0, s1, ..., Sn- 1) является представлением данных вовременной области, а вектор S = (S0, S1, ..., SN-1) -в частотной (спектральной).Векторы s и S можно задать с помощью соответствующих многочленов s (X )и S (X )s (X ) = S0 + S1X + ... + Sn-1X N 1; (3)S (X ) = S0 + S1X + ... + S n -1X N-1. (4)Если конечная последовательность{sn = s[nT] = s(t), n = 0, N - 1; t = nT} (5)получена в результате дискретизации действительной (комплексной) функции s(t), то,в предположении T = 1, s(t) соответствует преобразование ФурьеN-1S (еш) = Е sne-iwn, (6)n=0где S (вш) -непрерывная 2п-периодическая функция, i = \J -1.Согласно теореме Котельникова [4, 5], в частотной области функция S (взш) полностьюопределяется последовательностью своих равноотстоящих отсчетов{S(e /N) = Sk; k = 0, N - 1}, взятых с интервалом Аш = 2n/N , что соответству-_i2nет применению в (1), (2) Wn = e /N . Это позволяет вычислять значения функцииS(eiW) различными методами. Например:1. В любых точках с помощь интерполяционной формулы [4]S(eiW) = -N-1^ Sin[(^N - 2nk)/2] _ e- i[(N- l )/2](u-2Kk/N) k = 0 N - 1 (7)S (e ) N kt 0 Sk sin[(wN - 2nk/N)/2] e , k 0,N 1 (7)которая позволяет вычислить значение спектра для любого ш.2. Методом подбора значения Np ^ N , дополнением вектора s = (s0,s 1,...sN-1)нулевыми значениями до длины Np и вычислением (1) для k = 0, Np - 1.В поле комплексных чисел C лежат корни из 1 для любого натурального N ; таким_i 2побразом, в (1), (2) N может принимать любое натуральное значение, и Wn = e /Nявляется примитивным корнем степени N из 1.Величина WNn периодична по k и n с периодом N :wNn = wNk+AN )(n+BN), (8)где A, B - любые целые. Для четных n и N имеет место равенствоWNn = WN/2, где n = 2 r. (9)Используя (9), для четного N выражение (1) можно переписать в видеN/2-1 N/2-1Sk = Е s2r ■ WNr/2 + Wik ^ s2r+1 ■ WN/2; r = 0, N/2 - 1. (10)r=0 r=0Таким образом можно построить быстрые алгоритмы вычисления ДПФ (БПФ) длялюбого составного N . Оценка сложности выполнения алгоритма БПФ носит логарифмическийхарактер, и для N = 2м эта оценка равна O(NM) [6].Особенности строения поля C позволяют построить алгоритмы БПФ логарифмическойсложности для любого, в том числе простого N [7]. Это достигается дополнениемвектора s = (s0,s 1, ...,sn-1) нулевыми значениями до длины Np = 2м , ближайшейк 2N (метод 2). Например, для N = 1 3 получим Np = 32. При этом всегда Np < 4N.В поле C алгоритмы БПФ позволяют определять свойства анализируемых данных,эффективно проводить вычисления сверток и многое другое. Свойства данныхисследуются путем определения спектральных максимумов и минимумов в амплитуднойхарактеристике (6), разрывов в фазовой характеристике, при этом нахождениеточных значений корней многочленов (3), (4), как правило, не требуется [4, 5].В конечном поле Галуа GF(q) [1, 3] N в (1), (2) уже не может принимать произвольноезначение, так как порядок элемента WN должен быть кратен порядку мультипликативнойгруппы GF(q), равному q - 1. В частности, корни из 1 степени 2мпринадлежат GF(q), где q - простое, если q = c2M + 1, где с - натуральное. В этомслучае можно использовать (10) с максимальной эффективностью.Многие свойства ДПФ переносятся на случай конечных полей, но с учетом сформулированноговыше ограничения. Произвольное дополнение вектора s = (s0, s1, ..., Sn- 1)нулевыми значениями с целью построения алгоритмов БПФ с максимальным быстродействиемневозможно. Для GF(q) справедливы следующие утверждения.Утверждение 1. Спектральная координата Sk вектора S равна 0 тогда и толькотогда, когда WN является корнем многочлена s (X ) (3).Утверждение 2. Координата sn вектора s равна 0 тогда и только тогда, когдаW - n является корнем многочлена S (X ) (4).Доказательства утверждений 1, 2 очевидны, так какs(WN) = s0 + s1WN + ... + s N-1WN ) = Sk;S (W^n) = S0 + S1W^n + ... + S n -1W -n(N-1) = Sn.Элементы GF(pm), где p - простое, могут быть представлены в надполе GF(pmK)или расширении поля GF(pm) [1, 3]. При этом корни и спектральные нули исходногополя GF(pm) будут «видны» во всех этих расширениях.Например, пусть G1 = GF(pm) = GF(26), N = 26 - 1 = 63. Возможные расширенияполя G1: G2 = GF(p2m) = GF(212) и G3 = GF(p3m) = GF(218) содержат элементыполя G1, и корни многочлена s(W^) = 0 над G1 могут быть найдены и в G2, и в G3.Это свойство позволяет по спектральным нулям в максимально возможном для исследованияполе строить предположения о возможных подполях, в которых эти нулитакже проявятся.

Ключевые слова

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Гришин Анатолий МихайловичИнститут криптографии, связи и информатики, г. Москвастарший научный сотрудник, кандидат технических наук, доцентav123470@comtv.ru
Всего: 1

Ссылки

Глухов М. М., Елизаров В. П., Нечаев А. А. Алгебра. Т. 1, 2. М.: ГелиосАРВ, 2003.
Ярославский Л. П., Мерзляков Н. С. Методы цифровой голографии. М.: Наука, 1977.
Фомичев В. М. Методы дискретной математики в криптологии. М.: Диалог-МИФИ, 2010.
Оппенгейм А , Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2009.
Солонина А. И., Улахович Д. А., Арбузов С. М., Соловьева Е. Б. Основы цифровой обработки сигналов. 2-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2006.
Черемушкин А. В. Лекции по арифметическим алгоритмам в криптографии. М.: МЦНМО, 2002.
http://psi-logic.shadanakar.org/fft/fft.htm
 Некоторые свойства дискретного преобразования Фурье в поле комплексных чисел и полях конечной характеристики | Прикладная дискретная математика. Приложение. 2010. № 3.

Некоторые свойства дискретного преобразования Фурье в поле комплексных чисел и полях конечной характеристики | Прикладная дискретная математика. Приложение. 2010. № 3.