DSP课程设计--FFT
DSP课程设计(课题二fft的频谱分析仪)报告
DSP课程设计报告课题：基于FFT的频谱分析仪设计班级：电子信息工程0901班小组成员：陈湛国200930410103谢海200930410124 指导老师：徐梅宣华南农业大学珠江学院信息工程系一、设计原理（1）实现输入数据的比特反转输入数据的比特反转实际上就是将输入数据进行位码倒置，以便在整个运算后的输出序列是一个自然序列。
在用汇编指令进行位码倒置时，使用位马导致寻址可以大大提高程序执行速度和使用存储器的效率。
在这种寻址方式下，AR0存放的整数N是FFT点的一半，一个辅助寄存器指向一个数据存放的单元。
当使用位码倒置寻址将AR0加到辅助寄存器时，地址将以位码倒置的方式产生。
（2）实现N点复数FFTN点复数FFT算法的实现可分为三个功能块，及第一级蝶形运算、第二级蝶形运算、第三级至log2N级蝶形运算。
在运算过程中，为了避免运算结果的溢出，可对每个蝶形的运算结果右移一位。
（3）功率谱的计算计算功率谱时只需将FFT变换好的数据，按照实部X R(k)和虚部X I(k)求它们的平方和，然后对平方和进行开平方运算。
（4）输出FFT结果二、操作步骤1、运行软件打开Setup CCStudio v3.3，在Family中选择C54XX，Platform中选择simulator，此时在My System中出现C54xx Rev.x CPU Cycle Accurate Simulator，点击，然后再点击“Save&Quit”，此时有窗口“Code Composer Studio Setup”出现，点击“Yes”，然后进入CCStudio:Parallel Debug Manager，在“Open”选项中选择“C54xx Rev.x CPU Cycle Accurate Simulator”，则进入设计的操作界面。
2、载入程序代码，编译并执行首先，点击“Project”，建立新文件；然后点击“File”，建立源文件，后缀名分别为“.C”、“.cmd”；其次，把编好的FFT程序放入“.C”文件中，命令文件也编入“.cmd”中；再次，加载文件“.C”及“.cmd”文件;接着点击“Project”中的“Rebuild Aall”,无错误出现，则继续操作；点击“File”中的“Load Program”，把后缀为“.out”的文件加载进来；然后点击“Run”，最后，点击“View”，“Graph”，进入“time/Frequency”，修改设置后，点击“ok”，则出现图像。
基于DSP的FFT实现
基于DSP的FFT实现傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将信号在时间和频率域之间进行转换的数学工具。
它可以将信号从时域转换为频域，使我们能够分析信号的频率成分。
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种计算机算法，用于对离散信号进行傅里叶变换。
离散信号是由一系列采样点组成的，并且在实际应用中，离散信号更常见于数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）系统。
FFT（Fast Fourier Transform）是一种高效的算法，用于计算DFT。
它通过利用信号的对称性和周期性，以O(nlogn)的时间复杂度计算DFT，相比于直接计算的O(n^2)时间复杂度更为高效。
因此，FFT在数字信号处理中被广泛使用，并且是很多DSP系统中实现频谱分析的核心算法。
基于DSP的FFT实现通常采用固定点数格式进行计算，以适应数字信号的要求。
固定点数格式将浮点数表示为带有整数和小数部分的定点数，其中小数部分的位数是固定的。
这允许在硬件实现中使用更简单和更高效的运算器，并且减少了计算过程中的存储需求。
在前向变换中，基于DSP的FFT实现通常采用蝶形运算器结构，该结构通过并行计算减少了计算量。
蝶形运算器将复数乘法和加法运算相结合，以高效地计算傅里叶变换的结果。
在反向变换中，基于DSP的FFT实现使用相同的蝶形运算器结构，但需要调整一些参数来恢复时域信号。
这些参数通常是指数项，用于将频域信号的幅度和相位信息与原始时域信号进行组合。
由于DSP系统通常具有固定的计算能力和存储容量，基于DSP的FFT 实现需要考虑对资源的高效利用。
这可能包括通过流水线技术实现并行计算，使用分块技术减少存储需求，并使用低功耗算法来减少计算负载。
总结起来，基于DSP的FFT实现是一种高效的数字信号处理技术，用于将时域信号转换为频域信号。
它通过利用固定点数格式和蝶形运算器结构，以高效和准确的方式计算傅里叶变换。
DSP傅里叶变化课程设计(精)
实验五:快速傅立叶变换(FFT 算法实验一.实验目的1.掌握用窗函数法设计 FFT 快速傅里叶的原理和方法;2.熟悉 FFT 快速傅里叶特性;3.了解各种窗函数对快速傅里叶特性的影响。
二.实验设备1. FFT 的原理和参数生成公式公式(1 FFT 运算公式FFT 并不是一种新的变换, 它是离散傅立叶变换 (DFT 的一种快速算法。
由于我们在计算 DFT 时一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法;一次复数加法则需二次实数加法。
每运算一个 X (k 需要 4N 次复数乘法及 2N+2(N-1 =2(2N-1次实数加法。
所以整个 DFT 运算总共需要 4N^2 次实数乘法和 N*2(2N-1=2N(2N-1次实数加法。
如此一来, 计算时乘法次数和加法次数都是和 N^2 成正比的,当 N 很大时,运算量是可观的,因而需要改进对 DFT 的算法减少运算速度。
根据傅立叶变换的对称性和周期性, 我们可以将 DFT 运算中有些项合并。
我们先设序列长度为 N=2^L, L 为整数。
将 N=2^L 的序列x(n(n=0,1,…… , N-1 ,按 N 的奇偶分成两组,也就是说我们将一个 N 点的 DFT 分解成两个 N/2 点的 DFT , 他们又从新组合成一个如下式所表达的 N 点 DFT :一般来说,输入被假定为连续的。
当输入为纯粹的实数的时候,我们就可以利用左右对称的特性更好的计算 DFT 。
我们称这样的 RFFT 优化算法是包装算法:首先 2N 点实数的连续输入称为“ 进包” 。
其次 N 点的 FFT 被连续被运行。
最后作为结果产生的 N 点的合成输出是“ 打开” 成为最初的与 DFT 相符合的 2N 点输入。
使用这战略,我们可以划分 FFT 的大小,它有一半花费在包装输入 O (N 的操作和打开输出上。
这样的 RFFT 算法和一般的 FFT 算法同样迅速, 计算速度几乎都达到了两次 DFT 的连续输入。
fft课程设计
fft课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握快速傅里叶变换（FFT）的基本原理和应用方法。
具体包括以下三个方面：1.知识目标：学生需要了解FFT的基本概念、原理和算法，理解FFT在信号处理、图像处理等领域的应用。
2.技能目标：学生能够运用FFT对实际问题进行分析和解决，具备使用FFT进行数据处理和分析的能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生对科学研究的兴趣和热情，使学生认识到FFT在现代科技发展中的重要性，培养学生的创新意识和团队合作精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.FFT的基本概念：介绍FFT的定义、特点和应用领域，使学生了解FFT在信号处理、图像处理等领域的基本作用。
2.FFT的原理：讲解FFT的基本算法，包括DFT、FFT的计算过程，让学生理解FFT的实现原理。
3.FFT的应用：通过具体案例分析，使学生掌握FFT在信号处理、图像处理等领域的应用方法。
4.FFT的优化：介绍FFT的算法优化方法，让学生了解如何提高FFT的计算效率。
三、教学方法为了实现本课程的教学目标，将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过讲解FFT的基本概念、原理和应用，使学生掌握FFT的基本知识。
2.案例分析法：通过分析具体案例，让学生了解FFT在实际问题中的应用方法。
3.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，加深对FFT的理解和运用能力。
4.小组讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的团队合作精神和创新能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，将准备以下教学资源：1.教材：选择合适的教材，为学生提供系统的学习资料。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作PPT、视频等多媒体资料，增强课堂教学的趣味性和生动性。
4.实验设备：准备计算机、信号发生器等实验设备，为学生提供实践操作的机会。
五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面：1.平时表现：通过观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，评估学生的学习态度和理解能力。
DSP课设-基于MATLAB的FFT算法实现
1 引言计算离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT。
快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。
采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。
快速傅里叶变换(FFT)作为计算和分析工具，在众多学科领域(如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等)有着广泛的应用。
在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计性能的关键所在。
FFT算法的基本思想就是利用权函数的周期性、对称性、特殊性及周期N的可互换性，将较长序列的DFT运算逐次分解为较短序列的DFT运算。
针对N=2的整数次幂，FFT算法有基-2算法、基-4算法等。
MATLAB的发展：MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
主要应用于工程计算、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析、控制系统设计以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
本次课设内容：录制一段个人的语音信号，并对其进行采样；画出采样的后的时域波形和频谱图；在Matlab环境下编写基2DIT-FFT算法；利用自己编写好的算法对已采集的语音信号进行频谱分析，并画出语音信号的时域和频谱图，并与Matlab数字信号处理工具箱中的fft函数进行对比研究来验证自编算法的正确性。
最后设计一个信号处理界面，可以实现对输入信号的选择和不同点的FFT 运算的选择。
DSP课程设计——FFT的DSP实现
FFT的DSP实现简介：快速傅里叶变换是一种高效实现离散傅里叶变换的的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学、语音、电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
一．设计目的:1.加深对DFT算法原理和基本性质的理解；2.熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用；3.学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；4.学习DSP中FFT的设计和编程思想；5.学习使用CCS的波形观察窗口观察信号波形和频谱情况。
￥二．设计内容:用DSP汇编语言及C语言进行编程，实现FFT运算，对输入信号进行频谱分析。
三．设计原理:1．离散傅里叶变换DFT:对于长度为N的有限长序列x(n)，它的离散傅里叶变换（DFT）为X(k)= ∑∞=0*) (nWnx N-nk ,k=0,1,2……N-1 （1）式中，W N=e-j*2π/N，称为旋转因子或蝶形因子。
从DFT的定义可以看出，在x(n)为复数序列的情况下，对某个k 值，直接按（1）式计算X(k) 只需要N次复数乘法和（N-1）次复数加法。
因此，对所有N个k值，共需要N2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。
对于一些相当大有N值（如1024点）来说，直接计算它的DFT所需要的计算量是很大的，因此DFT运算的应用受到了很大的限制。
{2．快速傅里叶变换FFT旋转因子W N有如下的特性。
对称性： W N k+N/2=-W N k周期性：W N n(N-k)=W N k(N-n)=W N-nk利用这些特性，既可以使DFT中有些项合并，减少了乘法积项，又可以将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT。
FFT就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。
FFT的算法是将长序列的DFT分解成短序列的DFT。
例如：N为偶数时，先将N点的DFT分解为两个N/2点的DFT，使复数乘法减少一半：再将每个N/2点的DFT分解成N/4点的DFT，使复数乘又减少一半，继续进行分解可以大大减少计算量。
DSP课程设计——FFT的DSP实现
FFT的DSP实现简介：快速傅里叶变换是一种高效实现离散傅里叶变换的的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学、语音、电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
一．设计目的:1.加深对DFT算法原理和基本性质的理解；2.熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用；3.学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；4.学习DSP中FFT的设计和编程思想；5.学习使用CCS的波形观察窗口观察信号波形和频谱情况。
二．设计内容:用DSP汇编语言及C语言进行编程，实现FFT运算，对输入信号进行频谱分析。
三．设计原理:1．离散傅里叶变换DFT:对于长度为N的有限长序列x(n)，它的离散傅里叶变换（DFT）为1X(k)= ∑∞=0*) (nWnx N-nk ,k=0,1,2……N-1 （1）式中，W N=e-j*2π/N，称为旋转因子或蝶形因子。
从DFT的定义可以看出，在x(n)为复数序列的情况下，对某个k 值，直接按（1）式计算X(k) 只需要N次复数乘法和（N-1）次复数加法。
因此，对所有N个k值，共需要N2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。
对于一些相当大有N值（如1024点）来说，直接计算它的DFT所需要的计算量是很大的，因此DFT运算的应用受到了很大的限制。
2．快速傅里叶变换FFT旋转因子W N有如下的特性。
对称性： W N k+N/2=-W N k周期性：W N n(N-k)=W N k(N-n)=W N-nk利用这些特性，既可以使DFT中有些项合并，减少了乘法积项，又可以将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT。
FFT就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。
FFT的算法是将长序列的DFT分解成短序列的DFT。
例如：N为偶数时，先将N点的DFT分解为两个N/2点的DFT，使复数乘法减少一半：再将每个N/2点的DFT分解成N/4点的DFT，使复数乘又减少2一半，继续进行分解可以大大减少计算量。
DSP实验3 用FFT进行谱分析
实验三： 用FFT 进行谱分析1、实验目的(1) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(FFT 只是DFT 的一种快速算法， 所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。
(2) 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，分析可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT 。
2、实验步骤(1) 复习DFT 的定义、性质和用DFT 作谱分析的有关内容。
(2) 对照DIT-FFT 运算流图和程序框图，复习FFT 算法原理与编程思想。
(3) 编制信号产生子程序，产生以下典型信号供谱分析用：Fig1主程序框图(4) 编写实验主程序。
图1给出了主程序框图，供参考。
(5) 按实验内容要求，上机实验，并写出实验报告。
3、上机实验内容(1) 对2中所给出的信号逐个进行谱分析。
下面给出针对各信号的FFT 变换区间N 以及对连续信号x 6(t)的采样频率fs ，供实验时参考。
对于x 1(n), x 2(n), x 3(n), x 4(n), x 5(n)：N=8,16；对于信号x 2(n), x 3(n)其频谱分析程序如下：（其它离散信号谱分析程序自编）x2=[1 2 3 4 4 3 2 1];x3=[4 3 2 1 1 2 3 4];N=8;X2=fft(x2,N);X3=fft(x3,N);subplot(2,1,1)stem(0:N-1,abs(X2),'ro')hold onstem(0:N-1,abs(X3),'b*')hold offtitle('N=8')%观察N=8时，x 2(n)和x 3(n)的DFT 是否相同？为什么？当N=16时，结果如%1423()()1,03()8470403()3470x n R n n n x n n n n n x n n n =⎧+≤≤⎪=-≤≤⎨⎪⎩-≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩456()cos 4()sin 8()cos8cos16cos20x n n x n n x n t t t πππππ===++何？为什么？对于x6(t)：fs=64(Hz), N=16, 32, 64对于该连续信号其谱分析程序如下：fs=64;%该采样频率是否满足采样定理要求？N=input('the length of FFT')n=0:N-1;x=cos(8*pi*n/fs)+cos(16*pi*n/fs)+cos(20*pi*n/fs);X=fft(x,N);%计算FFTsubplot(2,1,1)M=N*0.4;%确定图中标注的x轴的坐标stem(n,x,'.');n=0:N-1;m=zeros(N);hold on;plot(n,m)%确定坐标轴位置t=max(x);xlabel('n');string=['x(n)的波形'];ylabel('x(n)');text(M,(t*0.8),string);subplot(2,1,2)stem(n,abs(X),'.');t=max(X);xlabel('k');string=['x(n)的',num2str(N),'点FFT'];text((N*0.4),(t*0.8),string);ylabel('|X(k)|');(2) 令x7(n)=x4(n)+x5(n)，用FFT计算8点和16点离散傅里叶变换，X(k)=DFT［x(n)］。
DSP课程设计-基于C语言实现256点的FFT
= X1(k) + WNkX2(k)
r，k = 0，1，2， … ， N − 1
2
式中，x1(k)和 x2(k)分别为 x1(r)和 x2(r)的 N/2 的 DFT
式中，x1(k)和 x2(k)分别为 x1(r)和 x2(r)的 N/2 的 DFT。
由于对称性，WNk+N/2=-WNk。因此，N 点 DFT 可分为两部分：
对称性： WNk+N/2=-WNk 周期性：WNn(N-k)=WNk(N-n)=WN-nk 利用这些特性，既可以使 DFT 中有些项合并，减少了乘法积项，又可以将 长序列的 DFT 分解成几个短序列的 DFT。FFT 就是利用了旋转因子的对称性和 周期性来减少运算量的。 FFT 的算法是将长序列的 DFT 分解成短序列的 DFT。例如：N 为偶数时， 先将 N 点的 DFT 分解为两个 N/2 点的 DFT，使复数乘法减少一半：再将每个 N/2 点的 DFT 分解成 N/4 点的 DFT，使复数乘又减少一半，继续进行分解可 以大大减少计算量。最小变换的点数称为基数，对于基数为 2 的 FFT 算法，它 的最小变换是 2 点 DFT。 一般而言，FFT 算法分为按时间抽取的 FFT（DIT ＦＦＴ）和按频率抽取 的ＦＦＴ（DIF FFT）两大类。ＤIF FFT 算法是在时域内将每一级输入序列依 次按奇／偶分成２个短序列进行计算。而 DIF FFT 算法是在频域内将每一级输 入序列依次奇／偶分成２个短序列进行计算。两者的区别是旋转因子出现的位置 不同，得算法是一样的。在 DIF FFT 算法中，旋转因子WNk出现在输入端，而在 DIF FFT 算法中它出现在输入端。 假定序列 x(n)的点数 N 是 2 的幂，按照 DIF FFT 算法可将其分为偶序列和
DSP--FFT-深入浅出-详细讲解快速傅里叶变换
第一节 引言
一、迅速付里叶变换FFT
• 有限长序列经过离散傅里叶变换 (DFT)将其频 域离散化成有限长序列.但其计算量太大(与N 旳平方成正比）, 极难 实时地处理问题 , 因 此 引 出 了 快 速 傅 里 叶 变 换(FFT) .
• 一种复数乘法涉及4个实数乘法和2个实数相 法。
(a+jb)(c+jd)=(ac-bd)+j(bc+ad)
2次实数加法
4次实数乘法
4.计算DFT需要旳实数运算量
N 1
X (k) {(Re[x(n)]Re[WNkn ] Im[x(n)]Im[WNkn ]) n0
j(Re[x(n) Im[WNkn ] Im[x(n)]Re[WNkn ])}
4
4
X (k) N X (k) N
(
N
)
4 2
4
+
(
N 4
4
)2
=
N 4
2
这么一直分下去，剩余两点旳变换。
2、将长序列DFT利用对称性和 周期性分解为短序列DFT--结论
• 迅速付里时变换(FFT)就是在此特征基础上 发展起来旳，并产生了多种FFT算法，其基 本上可提成两大类：
• 按抽取措施分： 时间抽取法(DIT);频率抽取法(DIF)
r 0
r 0
W 2
j 2 2
e N
j 2
e N/2
W
3.求出子序列旳DFT
上式得：
N / 21
N / 21
X（k)
x1(r)WNrk/ 2
x2 (r)WNrk/ 2WNk
dsp课程设计fft
dsp课程设计 fft一、教学目标本章节的教学目标是让学生掌握快速傅里叶变换（FFT）的基本原理和算法，学会使用DSP处理器进行FFT计算，并能够运用FFT处理信号分析、语音处理等实际问题。
1.了解FFT的基本概念和原理。
2.掌握FFT的算法和计算方法。
3.熟悉DSP处理器的基本结构和编程方法。
4.掌握DSP处理器进行FFT计算的流程和步骤。
5.能够运用FFT处理信号分析、语音处理等实际问题。
6.能够使用DSP处理器进行FFT计算。
7.能够编写DSP程序实现FFT算法。
情感态度价值观目标：1.培养学生对信号处理和DSP技术的兴趣和热情。
2.培养学生团队合作和问题解决的能力。
二、教学内容本章节的教学内容主要包括FFT的基本原理、算法和计算方法，DSP处理器的基本结构和编程方法，以及DSP处理器进行FFT计算的流程和步骤。
1.FFT的基本原理和算法：•FFT的概念和特点。
•FFT的算法原理和计算方法。
•FFT的性质和应用领域。
2.DSP处理器的基本结构和编程方法：•DSP处理器的基本结构和组成。
•DSP处理器的编程语言和编程方法。
•DSP处理器的寄存器和指令系统。
3.DSP处理器进行FFT计算的流程和步骤：•FFT计算的流程和步骤。
•DSP处理器进行FFT计算的程序设计和实现。
•DSP处理器进行FFT计算的优化和性能分析。
三、教学方法本章节的教学方法采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的方式进行。
1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授FFT的基本原理和算法，DSP处理器的基本结构和编程方法，以及DSP处理器进行FFT计算的流程和步骤。
2.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解FFT在信号分析和语音处理等领域的应用，培养学生将理论知识应用于实际问题的能力。
3.实验法：通过实验操作，让学生亲手使用DSP处理器进行FFT计算，加深对FFT算法和DSP处理器的理解和掌握。
四、教学资源本章节的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
基于DSP的FFT实现
课程设计(论文)题目名称基于DSP的FFT的实现课程名称专业课程设计Ⅱ学生姓名学号系、专业信息工程系通信工程指导教师2014 年4 月27 日随着计算机和微电子技术的飞速发展，基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用。
信号处理方法是当前机械设备故障诊断中重要的技术基础之一，分析结果的精确程度是诊断成功与否的关键因素。
研究频谱分析是当前主要的发展方向之一。
数字信号处理基本上从两个方面来解决信号的处理问题：一个是时域方法，即数字滤波；另一个是频域方法，即频谱分析.本文主要介绍了离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换，通过对DFT以及FFT算法进行研究，从基础深入研究和学习，掌握FFT算法的关键。
通过对DSP芯片工作原理以及开发环境的学习，掌握CCS的简单调试和软件仿真，在DSP芯片上实现对信号的实时频谱分析。
关键字:DSP；CCS仿真软件；FFT第1章绪论 (1)1.1DSP简介 (1)1.2设计目的 (1)1.3设计内容 (1)1.4设计原理 (1)1.5FFT算法的DSP实现过程 (2)第2章硬件实现 (4)2.1系统的硬件设计 (4)2.2原理图的设计 (5)第3章软件设计 (7)3.1FFT运算及存储分配 (7)3.2设计流程图 (8)第4章系统仿真 (9)4.1FFT实现的方法 (9)4.2程序运行结果 (9)第5章总结 (12)致谢 (13)参考文献 (14)附录源程序 (15)第1章 绪论1.1 DSP 简介数字信号处理(Digital Signal Processing ，简称DSP )是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。
数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。
如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。
DSP课程设计FFT的DSP实现样本
FFT的DSP实现简介: 快速傅里叶变换是一种高效实现离散傅里叶变换的的快速算法, 是数字信号处理中最为重要的工具之一, 它在声学、语音、电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
一．设计目的:1.加深对DFT算法原理和基本性质的理解;2.熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用;3.学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法;4.学习DSP中FFT的设计和编程思想;5.学习使用CCS的波形观察窗口观察信号波形和频谱情况。
二．设计内容:用DSP汇编语言及C语言进行编程, 实现FFT运算, 对输入信号进行频谱分析。
三．设计原理:1．离散傅里叶变换DFT:对于长度为N的有限长序列x(n), 它的离散傅里叶变换( DFT) 为-nk,k=0,1,2……N-1 ( 1)式中, W N=e-j*2π/N, 称为旋转因子或蝶形因子。
从DFT的定义能够看出, 在x(n)为复数序列的情况下, 对某个k值, 直接按( 1) 式计算X(k) 只需要N次复数乘法和( N-1) 次复数加法。
因此, 对所有N个k值, 共需要N2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。
对于一些相当大有N值( 如1024点) 来说, 直接计算它的DFT所需要的计算量是很大的, 因此DFT运算的应用受到了很大的限制。
2．快速傅里叶变换FFT旋转因子W N有如下的特性。
对称性: W N k+N/2=-W N k周期性: W N n(N-k)=W N k(N-n)=W N-nk利用这些特性, 既能够使DFT中有些项合并, 减少了乘法积项, 又能够将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT。
FFT就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。
FFT的算法是将长序列的DFT分解成短序列的DFT。
例如: N 为偶数时, 先将N点的DFT分解为两个N/2点的DFT, 使复数乘法减少一半: 再将每个N/2点的DFT分解成N/4点的DFT, 使复数乘又减少一半, 继续进行分解能够大大减少计算量。
DSP原理及应用课程设计—FFT基于DSP的实现
DSP原理及应用课程设计—FFT基于DSP的实现班级：姓名；学号：FFT 的DSP 实现一 实验目的1了解FFT 的TMS320C54x 实现的编程方法2掌握8-1024复数点FFT 的TMS320C54x 程序的使用方法. 3 用FFT 的TMS320C54x 程序分析方波和正弦波的功率谱. 4 加深对DFT 算法原理和基本性质的理解；5 熟悉FFT 的算法原理和FFT 子程序的算法流程和应用；6 学习用FFT 对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；7 学习DSP 中FFT 的设计和编程思想；8 学习使用CCS 的波形观察器观察波形和频谱情况二 实验条件1 8-1024复数点TMS320C54x 源程序fft.asm.2 8-1024复数点TMS320C54x 链接命令文件fft.cmd. 3正弦、余弦系数表coeff.inc.4产生正弦波信号数据文件的高级语言程序,程序名为sin_fft.exe , 5向量文件vectors.asm.三 设计内容用DSP 汇编语言及C 语言进行编程，实现FFT 运算、对输入信号进行频谱分析。
四 设计原理快速傅里叶变换FFT快速傅里叶变换（FFT ）是一种高效实现离散傅里叶变换（DFT ）的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学，语音，电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
1． 离散傅里叶变换DFT对于长度为N 的有限长序列x(n)，它的离散傅里叶变换（DFT ）为1,1,0,)()(10-==∑-=N k W n x k X n n nkN Λ （1）式中， Nj N e W /2π-= ，称为旋转因子或蝶形因子。
从DFT 的定义可以看出，在x(n)为复数序列的情况下，对某个k 值，直接按（1）式计算X(k)只需要N 次复数乘法和（N-1）次复数加法。
因此，对所有N 个k 值，共需要N 2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。
对于一些相当大有N 值（如1024点）来说，直接计算它的DFT 所需要的计算量是很大的，因此DFT 运算的应用受到了很大的限制。
基于DSP的FFT实现课程设计_
课程设计(论文)题目名称基于DSP的FFT的实现课程名称专业课程设计Ⅱ学生姓名学号系、专业信息工程系通信工程指导教师2014 年4 月27 日随着计算机和微电子技术的飞速发展，基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用。
信号处理方法是当前机械设备故障诊断中重要的技术基础之一，分析结果的精确程度是诊断成功与否的关键因素。
研究频谱分析是当前主要的发展方向之一。
数字信号处理基本上从两个方面来解决信号的处理问题：一个是时域方法，即数字滤波；另一个是频域方法，即频谱分析.本文主要介绍了离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换，通过对DFT以及FFT算法进行研究，从基础深入研究和学习，掌握FFT算法的关键。
通过对DSP芯片工作原理以及开发环境的学习，掌握CCS的简单调试和软件仿真，在DSP芯片上实现对信号的实时频谱分析。
关键字:DSP；CCS仿真软件；FFT第1章绪论 01.1DSP简介 01.2设计目的 01.3设计内容 01.4设计原理 01.5FFT算法的DSP实现过程 (1)第2章硬件实现 (3)2.1系统的硬件设计 (3)2.2原理图的设计 (4)第3章软件设计 (6)3.1FFT运算及存储分配 (6)3.2设计流程图 (7)第4章系统仿真 (8)4.1FFT实现的方法 (8)4.2程序运行结果 (9)第5章总结 (11)致谢 (12)参考文献 (13)附录源程序 (14)第1章绪论1.1 DSP简介数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。
数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。
如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。
dspfft课程设计
dsp fft 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解DSP（数字信号处理）的基本原理，特别是FFT（快速傅里叶变换）的基础知识。
2. 掌握FFT算法的数学推导和实现步骤，能够运用FFT对信号进行处理。
3. 了解FFT在不同领域中的应用，如通信、语音处理等。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如MATLAB、C语言等）实现FFT算法的能力。
2. 能够分析和解决实际信号处理问题，运用FFT对信号进行分析和综合。
3. 培养学生的团队协作能力，通过小组讨论和项目实践，提高问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数字信号处理领域的兴趣，培养主动学习和探究的精神。
2. 培养学生严谨的科学态度，强调理论与实践相结合的重要性。
3. 增强学生的国家意识，了解我国在数字信号处理领域的发展现状和前景。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标具体、可衡量，旨在使学生掌握FFT的基本原理和实际应用，培养具备实际操作能力和创新精神的人才。
通过本课程的学习，学生将能够运用所学知识解决实际问题，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字信号处理基础：包括信号的分类、采样与量化理论，引导学生了解数字信号处理的基本概念。
- 教材章节：第一章 数字信号处理基础2. 傅里叶变换理论：讲解傅里叶变换的定义、性质及其在信号处理中的应用。
- 教材章节：第二章 傅里叶变换3. 快速傅里叶变换（FFT）算法：详细介绍FFT的数学推导、算法步骤及其优化方法。
- 教材章节：第三章 快速傅里叶变换4. FFT算法实现：通过编程实践，让学生掌握FFT算法的实现过程。
- 教材章节：第四章 数字信号处理编程实践5. FFT应用案例分析：分析FFT在不同领域中的应用，如语音处理、图像处理等。
- 教材章节：第五章 数字信号处理应用6. 项目实践：分组进行项目实践，让学生将所学知识应用于解决实际问题，提高综合运用能力。
(完整word版)快速傅里叶变换(FFT)的DSP实现
目录一、前言二、设计题目三、设计要求3。
1 设计目的3.2 设计要求四、设计内容五、设计原理5.2 离散傅里叶变换DFT5。
3 快速傅里叶变换FFT六、总体方案设计6。
1 设计有关程序流程图6.2 在CCS环境下加载、调试源程序七、主要参数八、实验结果分析九、设计总结一、前言随着数字电子技术的发展，数字信号处理的理论和技术广泛的应用于通讯、语音处理、计算机和多媒体等领域。
快速傅里叶变换（FFT）使离散傅里叶变换的时间缩短了几个数量级.在数字信号处理领域被广泛的应用。
FFT已经成为现代化信号处理的重要手段之一。
本次课程设计主要运用CCS这一工具.CCS(Code Composer Studio）是一种针对TM320系列DSP的集成开发环境,在Windows操作系统下，采用图形接口界面，提供环境配置、源文件编辑、程序调试、跟踪和分析等工具，可以帮助用户在一个软件环境下完成编辑、编译、链接、调试和数据分析等工作。
CCS有两种工作模式,即软件仿真器和硬件在线编程。
软件仿真器工作模式可以脱离DSP芯片，在PC上模拟DSP的指令集和工作机制，主要用于前期算法实现和调试。
硬件在线编程可以实时运行在DSP芯片上，与硬件开发板相结合进行在线编程和调试应用程序。
二、设计题目快速傅里叶变换(FFT）的DSP实现三、设计要求3。
1设计目的⑴加深对DFT算法原理和基本性质的理解;⑵熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用;⑶学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；⑷学习DSP中FFT的设计和编程思想;⑸学习使用CCS的波形观察器观察波形和频谱情况；3.2 基本要求⑴研究FFT原理以及利用DSP实现的方法;⑵编写FFT程序；⑶调试程序，观察结果。
四、 设计内容⑴用DSP 汇编语言及C 语言进行编程; ⑵实现FFT 运算、对输入信号进行频谱分析。
五、 设计原理快速傅里叶变换FFT快速傅里叶变换(FFT)是一种高效实现离散傅里叶变换（DFT ）的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学，语音，电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
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FFT的DSP实现一.设计目的1.加深对DFT算法原理和基本性质的理解；2.熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用；3.学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；4.学习DSP中FFT的设计和编程思想；5.学习使用CCS的波形观察器观察波形和频谱情况；二.设计内容用DSP汇编语言及C语言进行编程，实现FFT运算、对输入信号进行频谱分析。
三．设计原理快速傅里叶变换FFT快速傅里叶变换（FFT）是一种高效实现离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学，语音，电信和信号处理等领域有着广泛的应用。
1离散傅里叶变换DFT对于长度为N的有限长序列x(n)，它的离散傅里叶变换（DFT）为X(k)= ∑∞=0*) (nWnx N-nk（1）式中，W N=e-j*2π/N，称为旋转因子或蝶形因子。
从DFT的定义可以看出，在x(n)为复数序列的情况下，对某个k值，直接按（1）式计算X(k) 只需要N次复数乘法和（N-1）次复数加法。
因此，对所有N个k值，共需要N2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。
对于一些相当大有N值（如1024点）来说，直接计算它的DFT所需要的计算量是很大的，因此DFT运算的应用受到了很大的限制。
2快速傅里叶变换FFT旋转因子W N有如下的特性。
对称性： W N k+N/2=-W N k周期性：W N n(N-k)=W N k(N-n)=W N-nk利用这些特性，既可以使DFT中有些项合并，减少了乘法积项，又可以将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT。
FFT就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。
FFT的算法是将长序列的DFT分解成短序列的DFT。
例如：N为偶数时，先将N点的DFT分解为两个N/2点的DFT，使复数乘法减少一半：再将每个N/2点的DFT分解成N/4点的DFT，使复数乘又减少一半，继续进行分解可以大大减少计算量。
最小变换的点数称为基数，对于基数为2的FFT算法，它的最小变换是2点DFT。
一般而言，FFT算法分为按时间抽取的FFT（DIT ＦＦＴ）和按频率抽取的ＦＦＴ（DIF FFT）两大类。
ＤIF FFT算法是在时域内将每一级输入序列依次按奇／偶分成２个短序列进行计算。
而DIF FFT 算法是在频域内将每一级输入序列依次奇／偶分成２个短序列进行计算。
两者的区别是旋转因子出现的位置不同，得算法是一样的。
在DIF FFT 算法中，旋转因子 出现在输入端，而在DIF FFT 算法中它出现在输入端。
假定序列x(n)的点数N 是2的幂，按照DIF FFT 算法可将其分为偶序列和奇序列。
偶序列：x(2r)=x 1(r) 奇序列：x(2r+1)=x 2(r)其中：r=0,1,2,…,N/2-1 则x(n)的DFT 表示为式中，x 1(k)和x 2(k)分别为x 1(r)和x 2(r)的N/2的DFT 。
由于对称性，W N k+N/2=-W N k 。
因此，N 点DFT 可分为两部分：前半部分：x(k)=x 1(k)+W k N x 2(k) （4）后半部分： x(N/2+k)=x 1(k)-W k N x 2(k) k=0,1,…,N/2-1 （5）()()()()111N N N nk nk nkNNN n n n X k x n Wx n Wx n W ---=====+∑∑∑n 为偶数n 为奇数()()()/21/212120221N N r krkN Nr r x r W x r W --+===++∑∑()()()()/21/2122120N N rkrkk NNNr r x r WWx r W--===+∑∑()()/21/211/22/2N N rk krkN NN r r x r W W x r W --===+∑∑()()12kNX k W X k =+,0,1,.../21r k N =-从式（4）和式（5）可以看出，只要求出0~N/2-1区间x 1(k)和x 2(k)的值，就可求出0~N-1区间x(k)的N 点值。
以同样的方式进行抽取，可以求得N/4点的DFT ，重复抽取过程，就可以使N 点的DFT 用上组2点的 DFT 来计算，这样就可以大减少运算量。
基2 DIF FFT 的蝶形运算如图(a)所示。
设蝶形输入为X 1(K)和X 2((K)，输出为x(k)和x(N/2+K)，则有x(k)=x 1(k)+W k N x 2(k) （6） x(N/2+k)=x 1(k)-W k N x 2(k) （7）在基数为2的FFT 中，设N=2M ，共有M 级运算，每级有N/2个2点FFT 蝶形运算，因此，N 点FFT 总共有MN/2个蝶形运算。
图(a) 基2 DIF FFT 的蝶形运算例如：基数为2的FFT ，当N=8时，共需要3级，12个基2 DIT FFT 的蝶形运算。
其信号流程如图(b)所示。
x(0) x(0) W N 0x(4) x(1) -1 W N 0x(2) x(2) -1A ＋ BCA － BCW N0 W N2x(6) x(3)-1 -1W N0x(1) x(4)-1W N0 W N1x(5) x(5)-1 -1W N0 W N2x(3) x(6)-1 -1W N0 W N2 W N3x(7) x(7)从图(b)可以看出，输入是经过比特反转的倒位序列，称为位码倒置，其排列顺序为x(0),x(4),x(2),x(6),x(1),x(5),x(3),x(7)，输出是按自然顺序排列，其顺序为x(0),x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7).四.设计步骤（1）启动CCS，在CCS中建立一个C源文件和一个命令文件，并将这两个文件添加到工程，再编译并装载程序：阅读Dsp原理及应用中fft 用dsp实现的有关程序。
双击，启动CCS的仿真平台的配着选项。
选择C5502 Device Simulator。
点击，选择“是”。
（3）启动ccs后建立工程文件FFT.pjt这个工程中。
（6）创建out 文件（7）加载out文件（8）点击run（9）选择波形查看选项（10）时域图像查看（11）频域图像查看Cmd源文件代码：-f 0-w-stack 500-sysstack 500-l rts55.libMEMORY{DARAM: o=0x100, l=0x7f00 VECT:o=0x8000, l=0x100DARAM2:o=0x8100,l=0x7f00SARAM: o=0x10000,l=0x30000 SDRAM:o=0x40000,l=0x3e0000 }SECTIONS{.text:{}>DARAM.vectors:{}>VECT.trcinit:{}>DARAM.gblinit:{}>DARAM.frt:{}>DARAM.cinit:{}>DARAM.pinit:{}>DARAM.sysinit:{}>DARAM2.far:{}>DARAM2.const:{}>DARAM2.switch:{}>DARAM2.sysmem:{}>DARAM2.cio:{}>DARAM2.MEM$obj:{}>DARAM2.sysheap:{}>DARAM2.sysstack:{}>DARAM2.stack:{}>DARAM2.input:{}>DARAM2.fftcode:{}>DARAM2}C文件源码：#include"math.h"#define sample_1 256#define signal_1_f 60#define signal_2_f 200#define signal_sample_f 512#define pi 3.1415926int input[sample_1];float fwaver[sample_1],fwavei[sample_1],w[sample_1]; float sin_tab[sample_1];float cos_tab[sample_1];void init_fft_tab();void input_data();void fft(float datar[sample_1],float datai[sample_1]); void main(){int i;init_fft_tab();input_data();for (i=0;i<sample_1;i++){fwaver[i]=input[i];fwavei[i]=0.0f;w[i]=0.0f;}fft(fwaver,fwavei);while(1);}void init_fft_tab(){float wt1;float wt2;int i;for (i=0;i<sample_1;i++){wt1=2*pi*i*signal_1_f;wt1=wt1/signal_sample_f;wt2=2*pi*i*signal_2_f;wt2=wt2/signal_sample_f;input[i]=(cos(wt1)+cos(wt2))/2*32768;}}void input_data(){int i;for(i=0;i<sample_1;i++){sin_tab[i]=sin(2*pi*i/sample_1);cos_tab[i]=cos(2*pi*i/sample_1);}}void fft(float datar[sample_1],float datai[sample_1]){int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,xx;int i,j,k,b,p,L;float TR,TI,temp;for(i=0;i<sample_1;i++){x0=x1=x2=x3=x4=x5=x6=0;x0=i&0x01;x1=(i/2)&0x01;x2=(i/4)&0x01;x3=(i/8)&0x01;x4=(i/16)&0x01;x5=(i/32)&0x01;x6=(i/64)&0x01;x7=(i/128)&0x01;xx=x0*128+x1*64+x2*32+x3*16+x4*8+x5*4+x6*2+x7;datai[xx]=datar[i];}for(i=0;i<sample_1;i++){datar[i]=datai[i];datai[i]=0;}for(L=1;L<=8;L++){b=1;i=L-1;while(i>0){b=b*2;i--;}for(j=0;j<=b-1;j++){p=1;i=8-L;while(i>0){p=p*2;i--;}p=p*j;for(k=j;k<256;k=k+2*b){TR=datar[k];TI=datai[k];temp=datar[k+b];datar[k]=datar[k]+datar[k+b]*cos_tab[p]+datai[k+b]*sin_tab[p]; datai[k]=datai[k]-datar[k+b]*sin_tab[p]+datai[k+b]*cos_tab[p];datar[k+b]=TR-datar[k+b]*cos_tab[p]-datai[k+b]*sin_tab[p];datai[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-datai[k+b]*cos_tab[p];}}}for(i=0;i<sample_1/2;i++){w[i]=sqrt(datar[i]*datar[i]+datai[i]*datai[i]);}}六. 设计感想通过这次DSP课程设计，加深对DFT算法原理和基本性质的理解，熟悉了FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用，掌握了DSP 中FFT的设计和编程思想，以及用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法，和使用CCS的波形观察器观察波形和频谱情况。