沃尔什转换

✍ dations ◷ 2025-10-26 09:28:47 #沃尔什转换

沃尔什转换（Walsh Transform）是在频谱分析上作为离散傅立叶变换的替代方案的一种方法。

在频谱分析上最常用的一种方法是使用离散傅立叶变换，然而，即使已经有许多快速的算法来实现离散傅立叶变换，仍然具有一些实现上的缺点，举例来说，在离散傅立叶变换中，资料向量必须乘上复数系数的矩阵加以处理，而且每个复数系数的实部和虚部是一个正弦及余弦函数，因此大部分的系数都是浮点数，也就是说在做离散傅立叶变换处理的时候，我们必须做复数而且是浮点数的运算，因此计算量会比较大，而且浮点数运算产生的误差会比较大。

而在沃尔什转换中，资料向量需要乘上的矩阵是一个实数的矩阵，而且这些矩阵的系数是1或是–1，因此所有的系数都是绝对值大小相同的整数，这使得我们不需要作浮点数的乘法运算，更进一步，只需要使用加法来实现沃尔什转换，这使的沃尔什转换在运算复杂度上远小于离散傅立叶变换。

使用离散傅立叶变换相当于把信号拆解成在不同频率的正弦函数与余弦函数的分量，而使用沃尔什转换相当于把信号拆解成在许多不同震荡频率的方波上，因此，除非所要分析的信号拥有类似方波组合的特性，使用沃尔什转换作频谱分析的效果会比使用离散傅立叶变换分析的效果要差，这是降低运算复杂度所要付出的代价。

沃尔什转换的转换式为

${displaystyle F=sum _{n=0}^{N-1}fW}$ ${displaystyle F=sum _{n=0}^{N-1}fW}$

其中 ${displaystyle W}$ ${displaystyle W}$ 是沃尔什转换矩阵的第（m,n）个元素。举例来说，一个8点沃尔什转换的转换矩阵如下：

${displaystyle W_{8}={begin{pmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\1&1&1&1&-1&-1&-1&-1\1&1&-1&-1&-1&-1&1&1\1&1&-1&-1&1&1&-1&-1\1&-1&-1&1&1&-1&-1&1\1&-1&-1&1&-1&1&1&-1\1&-1&1&-1&-1&1&-1&1\1&-1&1&-1&1&-1&1&-1\end{pmatrix}}}$ ${displaystyle W_{8}={begin{pmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\1&1&1&1&-1&-1&-1&-1\1&1&-1&-1&-1&-1&1&1\1&1&-1&-1&1&1&-1&-1\1&-1&-1&1&1&-1&-1&1\1&-1&-1&1&-1&1&1&-1\1&-1&1&-1&-1&1&-1&1\1&-1&1&-1&1&-1&1&-1\end{pmatrix}}}$

后面会解释沃尔什转换矩阵是如何产生，而沃尔什转换的反转换式为

${displaystyle f={frac {1}{N}}sum _{n=0}^{N-1}FW}$ ${displaystyle f={frac {1}{N}}sum _{n=0}^{N-1}FW}$

注意到正转换式与反转换式只差了一个常数，这是由于沃尔什转换矩阵的反矩阵就是自己的转置矩阵乘上一个常数的缘故。

${displaystyle 2^{k}}$ $2^{k}$ 点的沃尔什矩阵可以用下面的递回方式产生：

起始值 ${displaystyle k=1}$ $k=1$ （2点沃尔什转换矩阵）

${displaystyle W_{2}={begin{pmatrix}1&1\1&-1\end{pmatrix}}}$ ${displaystyle W_{2}={begin{pmatrix}1&1\1&-1\end{pmatrix}}}$

假设我们已经有一个 ${displaystyle 2^{k}}$ $2^{k}$ 点的沃尔什转换矩阵 ${displaystyle W_{2^{k}}}$ ${displaystyle W_{2^{k}}}$ 则我们可以借由下面的方法来产生 ${displaystyle 2^{k+1}}$ ${displaystyle 2^{k+1}}$ 点的沃尔什转换矩阵 ${displaystyle W_{2^{k+1}}}$ ${displaystyle W_{2^{k+1}}}$

Step 1 定义 ${displaystyle V_{2^{k+1}}={begin{pmatrix}W_{2^{k}}&W_{2^{k}}\W_{2^{k}}&-W_{2^{k}}\end{pmatrix}}}$ ${displaystyle V_{2^{k+1}}={begin{pmatrix}W_{2^{k}}&W_{2^{k}}\W_{2^{k}}&-W_{2^{k}}\end{pmatrix}}}$

Step 2 根据变号次数把 ${displaystyle V_{2^{k+1}}}$ ${displaystyle V_{2^{k+1}}}$ 的列（row）重新排列成为 ${displaystyle W_{2^{k+1}}}$ ${displaystyle W_{2^{k+1}}}$

以下举一个使用4点沃尔什转换矩阵产生8点沃尔什转换矩阵的例子：

${displaystyle W_{4}={begin{pmatrix}1&1&1&1\1&-1&1&-1\1&1&-1&-1\1&-1&-1&1\end{pmatrix}}}$ ${displaystyle W_{4}={begin{pmatrix}1&1&1&1\1&-1&1&-1\1&1&-1&-1\1&-1&-1&1\end{pmatrix}}}$

${displaystyle V_{8}={begin{pmatrix}W_{4}&W_{4}\W_{4}&-W_{4}\end{pmatrix}}={begin{pmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\1&-1&1&-1&1&-1&1&-1\1&1&-1&-1&1&1&-1&-1\1&-1&-1&1&1&-1&-1&1\1&1&1&1&-1&-1&-1&-1\1&-1&1&-1&-1&1&-1&1\1&1&-1&-1&-1&-1&1&1\1&-1&-1&1&-1&1&1&-1\end{pmatrix}}}$ ${displaystyle V_{8}={begin{pmatrix}W_{4}&W_{4}\W_{4}&-W_{4}\end{pmatrix}}={begin{pmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\1&-1&1&-1&1&-1&1&-1\1&1&-1&-1&1&1&-1&-1\1&-1&-1&1&1&-1&-1&1\1&1&1&1&-1&-1&-1&-1\1&-1&1&-1&-1&1&-1&1\1&1&-1&-1&-1&-1&1&1\1&-1&-1&1&-1&1&1&-1\end{pmatrix}}}$

接着对 ${displaystyle V_{8}}$ ${displaystyle V_{8}}$ 的列做排序即可得上面的 ${displaystyle W_{8}}$ ${displaystyle W_{8}}$ 。

在不同的应用上，我们较常使用的沃尔什矩阵的列的排列顺序也不同，以下以一个表来区分：

若使用二进制来表示各种顺序的列的编号，则双积顺序的二进制编号是序数顺序的格雷码编码，而自然顺序的二进制编号是双积顺序的位元反转。

（1）正交性质

沃尔什转换矩阵的每个列是互相正交的，即如果 ${displaystyle m_{0}neq m_{1}}$ ${displaystyle m_{0}neq m_{1}}$ 则 ${displaystyle sum _{n=0}^{N-1}WW=0}$ ${displaystyle sum _{n=0}^{N-1}WW=0}$

（2）零交（zero-crossing）性质

${displaystyle 2^{k}}$ $2^{k}$ 点沃尔什转换矩阵的每个列的变号次数都不相同，分别为变号0次到变号 ${displaystyle 2^{k}-1}$ $2^k-1$ ，这个性质是沃尔什转换可以用来做频谱分析的原因之一，不同的变号次数相当于不同的频率。

（3）奇偶性质

沃尔什转换矩阵（沃尔什顺序）中，编号为偶数的列是偶对称，编号为奇数的列是奇对称。（有第0列）

（4）线性性质

若 ${displaystyle fRightarrow F}$ ${displaystyle fRightarrow F}$ ， ${displaystyle gRightarrow G}$ ${displaystyle gRightarrow G}$ ，（ ${displaystyle Rightarrow }$ $Rightarrow$ 表沃尔什转换）则有 ${displaystyle af+bgRightarrow aF+bg}$ ${displaystyle af+bgRightarrow aF+bg}$ 。

（5）加法性质

${displaystyle WW=W}$ ${displaystyle WW=W}$ ， ${displaystyle oplus }$ $oplus$ 表示逻辑互斥或（exclusive or）

（6）平移性质

若 ${displaystyle fRightarrow F}$ ${displaystyle fRightarrow F}$ 则 ${displaystyle fRightarrow WF}$ ${displaystyle fRightarrow WF}$

（7）调变性质

若 ${displaystyle fRightarrow F}$ ${displaystyle fRightarrow F}$ 则 ${displaystyle WfRightarrow F}$ ${displaystyle WfRightarrow F}$

（8）巴斯瓦定理（Parseval's Theorem）

若 ${displaystyle fRightarrow F}$ ${displaystyle fRightarrow F}$ 则 ${displaystyle sum _{n=0}^{N-1}|f|^{2}={frac {1}{N}}sum _{n=0}^{N-1}|F|^{2}}$ ${displaystyle sum _{n=0}^{N-1}|f|^{2}={frac {1}{N}}sum _{n=0}^{N-1}|F|^{2}}$

（9）折积性质

若 ${displaystyle fRightarrow F}$ ${displaystyle fRightarrow F}$ ， ${displaystyle gRightarrow G}$ ${displaystyle gRightarrow G}$ ，则 ${displaystyle sum _{l=0}^{N-1}fg=sum _{l=0}^{N-1}gfRightarrow FG}$ ${displaystyle sum _{l=0}^{N-1}fg=sum _{l=0}^{N-1}gfRightarrow FG}$ ，在这里 ${displaystyle sum _{l=0}^{N-1}fg=sum _{l=0}^{N-1}gf}$ ${displaystyle sum _{l=0}^{N-1}fg=sum _{l=0}^{N-1}gf}$ 代表逻辑折积（logical convolution）。

由于一个 ${displaystyle 2^{k}}$ $2^{k}$ 点沃尔什转换矩阵可以由 ${displaystyle 2^{k-1}}$ $2^{k-1}$ 点的沃尔什转换矩阵堆叠后做变号与排序产生，因此一个 ${displaystyle 2^{k}}$ $2^{k}$ 沃尔什转换可以由做两次 ${displaystyle 2^{k-1}}$ $2^{k-1}$ 的沃尔什转换及一些加减法和排序产生，可以得到一个类似快速傅立叶变换的蝴蝶结构。

沃尔什转换适合做频谱分析，但未必适合做折积

因此不适合分析线性非时变系统(LTI system)

证明:

${displaystyle textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg}$ ${displaystyle textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg}$

但是在Walsh Transform中Convolution Property 代表着"logic convolution"

${displaystyle h=f*g=textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg=textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg}$ ${displaystyle h=f*g=textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg=textstyle sum _{n=0}^{N-1}displaystyle fg}$

* 代表 "Logic convolution"

${displaystyle oplus }$ $oplus$ 代表 "logic addition" (similar to XOR) ,for example 3 ${displaystyle oplus }$ $oplus$ 7=4

${displaystyle {begin{array}{lcr}3&011\oplus 7&111end{array}}}$

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