基于定点DSP的高性能FFT谱估计

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定点DSP上FFT汇编算法和精度分析

定点DSP上FFT汇编算法和精度分析
汪小平
【期刊名称】《中国仪器仪表》
【年(卷),期】2006(000)004
【摘要】文中分析了FFT频谱计算以及用汇编语言编程的特点,在谐波监测装置的开发设计阶段利用Matlab语言对DSP上的FFT计算结果进行验证,仿真结果表明精度满足要求.
【总页数】3页(P68-70)
【作者】汪小平
【作者单位】安徽工业大学,安徽,马鞍山,243002
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.FFT的DSP汇编算法的改进 [J], 刘英宇;陈学泮;宋爱平
2.2048点FFT在定点DSP上的实现 [J], 文其林;白晓东;周洪直;贾宝敦
3.2048点FFT在定点DSP上的实现 [J], 文其林;白晓东;周洪直;贾宝敦
4.实现定点DSP汇编层反正切函数的差分进化算法 [J], 伍微;刘小汇;李峥嵘;王飞雪
5.FFT的DSP汇编算法的改进 [J], 宋爱平;陈学泮;等
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基于DSP的快速傅里叶(FFT)算法

哈尔滨商业大学DSP课程设计报告题目快速傅立叶变换（FFT）算法专业电子信息工程班级 08级02班姓名学号王玉辉200810930172李砚秋200810930062杨兴臻200810930292尤琳200810930052指导教师姜海涛日期2011年12月12日目录1.设计目的 .... 错误！未定义书签。

1.1. 设计目的..................................................................... 错误！未定义书签。

1.2. 使用设备..................................................................... 错误！未定义书签。

2.设计任务与要求错误！未定义书签。

3.原理与分析 .. 错误！未定义书签。

4.实验步骤 .... 错误！未定义书签。

5.软件设计 .... 错误！未定义书签。

6.系统仿真及调试错误！未定义书签。

7.完成结果或效果错误！未定义书签。

8.心得体会 .... 错误！未定义书签。

9.参考文献 .... 错误！未定义书签。

1. 设计目的1.1. 设计目的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。

1.2. 使用设备PC 兼容机一台，操作系统为Windows2000(或Windows98，WindowsXP ，以下默认为Windows2000)，安装Code Composer Studio 2.0 软件。

2. 设计任务与要求按原程序仿真完成后，修改参数，观察波形变化。

3. 原理与分析1． FFT 的原理和参数生成公式)()()()()(2121222121k X W k X W r x W W r x k x k N rk N N r kN rk N Nr +=+=∑∑-=-=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。

基于DSP用FFT变换进行频谱分析

基于DSP用FFT变换进行频谱分析FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理（DSP）的一种重要技术，它可以将信号从时域转换到频域进行频谱分析。

在频谱分析中，FFT可以帮助我们了解信号的频率成分、频率强度和相位信息等，从而帮助我们更深入地了解信号的特性和行为。

FFT的基本原理是将一个连续时间域信号分解成一系列离散频率的正弦和余弦函数，其频率范围从0到信号采样率的一半。

为了进行FFT变换，需要先对信号进行采样，并将采样数据以时间序列的形式传入FFT算法中。

在实现上，FFT算法通常使用高效的快速傅里叶变换算法（Cooley-Tukey算法）来加速计算过程。

使用FFT进行频谱分析可以从以下几个方面获得有用信息：1.频率成分：FFT可以将信号分解为一系列频率成分，从低频到高频，每个频率成分都对应一个幅度和相位信息。

通过对FFT输出结果的解析，我们可以确定信号中主要的频率成分。

2.频率强度：FFT可以测量信号在不同频率上的强度，通过幅度谱可以获得每个频率成分的强度信息。

这对于分析信号的频率分布和特征很有帮助，比如确定信号中的谐波或噪声成分。

3.频率相位：通过FFT，我们还可以获取信号在不同频率点上的相位信息。

相位信息对于一些应用来说非常重要，比如音频合成和时频分析等。

在实际应用中，FFT可以用于各种领域，如音频处理、图像处理、通信系统等。

下面以音频处理为例，介绍如何使用FFT进行频谱分析。

以音频信号为例，首先需要从麦克风或音频文件中获取原始的音频信号。

接下来，对音频信号进行采样，在常见音频应用中通常以44.1kHz的采样率进行采样。

得到采样数据后，可以将其传入FFT算法中进行频谱分析。

在音频应用中，通常选择512或1024点的FFT长度以平衡频率分辨率和计算效率。

通过FFT计算，可以得到频率响应的幅度谱及相位谱。

通过分析幅度谱，可以了解音频信号的频率成分，找到主要频率成分和谐波。

通过观察频率成分的强度和分布，我们可以得到音频信号的音色特征，并对信号进行后续处理和调整。

基于定点DSP的高性能FFT谱估计

第35卷第2期电子科技大学学报V ol.35 No.22006年4月Journal of UEST of China Apr. 2006 ·通信与信息工程·基于定点DSP的高性能FFT谱估计何羚，张鑫，王健，宋仁清(电子科技大学自动化工程学院成都 610054)【摘要】在借鉴现有的快速傅里叶变换频谱校正算法的基础上，提出了改进的双窗法，并根据应用系统的特点，给出了改进的定点数字信号处理扩展精度快速傅里叶变换算法。

从理论上分析了改良算法的可行性，通过仿真验证了改良算法的有效性。

关键词快速傅里叶变换; 能量泄漏; 栅栏效应; 定点DSP; 扩展精度中图分类号TN911.72 文献标识码 AFFT Spectrum Computation with High PerformanceBased on Fixed-Point DSPHE Ling，ZHANG Xin，WANG Jian，SONG Ren-qing(School of Automation Engineering, UEST of China Chengdu 610054)Abstract Based on some established Fast Fourier Transform (FFT) spectrum correction algorithms, this paper presents an improved double-windowing method, as well as the improved extended-precision FFT scheme for fixed-point DSP. The feasibilities of the two reformative methods are discussed theoretically, and the validities are testified by the simulation results.Key words fast Fourier transform; energy leakage; picket-fence effect; fixed-point DSP; extended precision使用基于离散傅里叶变换的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)进行频谱分析，能量泄漏和栅栏效应是FFT算法引起的两种固有误差。

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。

基于DSP的快速傅里叶变换

基于DSP的快速傅里叶变换1.简介快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

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。

DSP是专门用来处理数字信号的处理器，用它来进行FFT信号处理可以大大缩短运算时间，从而保证系统有较好的实时性。

2.系统设计2.1 DSP采用TMS320F28335为核心的DSP开发板。

TMS320F28335可以用来做数字信号处理和一些简单的控制应用，其核心具有如下几个特点：（1）32位浮点处理器，高性能，高速度；（2）最高时钟频率150MHz，时钟周期6.67ns；（3）低功耗设计，核心电压1.9V，I/O电压3.3V；（4）哈佛总线架构；（5）快速中断响应和处理；（6）高效代码；（7）片内：RAM 34K FLASH 256K；（8）3个32为CPU定时器；（9）16通道12位AD转换：80ns快速转换时间，0～3V输入范围；（10）提供1路2.048V外部精准参考电压，ADCINA1～ADCINA8设计有信号预处理电路；（11）12路PWM输出信号；（12）4路CAP捕获信号；（13）2个QEP正交编码器输入通道；（14）1个SPI同步串口，2个SCI异步串口，1个CAN口，1个2I C口，1个McBSP同步串口，6通道DMA。

2.2 集成开发环境CCS3.3CCS(Code Composer Studio)是美国德州仪器公司（Texas Instrument,TI）出品的代码开发和调试套件，可用于DSP(数字信号处理器)和MCU(微处理器)的开发和调试。

CCS提供环境配置、源程序编辑、编译连接、跟踪分析等各个环节，以加速软件开发进程，提高工作效率。

它把软、硬件开发工具集成在其中，使程序的编写、汇编、软硬件仿真和调试等开发工作在同一的环境中进行，给DSP开发工作带来极大的方便。

基于DSP的全相位FFT频率计设计

图１系统设计框图
文中采用的是双窗全相位数据预处理，选用的是具有良好频率分辨率，并能降低频率泄漏的Ｈｎｉｇ窗，数据处理过程如图２所示。ａｎｎ
信号源由信号发生器构成，可以产生不同频率模拟信号；Ｄ转换采用ＴＶ３０Ｃ３ＡＬ２ＡＩ２，通过
ｌ
匐化
ｙ（）ｏｎ
Ｙ（）Ｉ
Ｙ（）２
Ｙ胛ｕ（）２
Ｙ－，（）ｖＩ
图２双窗全相位数据预处理框图
离散传统ＦＴ的频谱表达式为：Ｆ
＝（一１／。只要测出两种谱分析在主谱线上 Ⅳ ）２
（）尼＝Ｆ（Ａｏ９） ‘ ｋｃ一０Ｐ（一１／，０Ｎ一１ Ⅳ ）２尼∈［，］
ＭｃＳＢＰ与ＤＳＰ相连；Ｐ模块是系统的处理核心，ＤＳ通过片上的ＭｃＳＢＰ与ＡＤ转换电路完成被测信号
２２ＦＴａＦＴ．Ｆ／ｐＦ综合相位差校正法
若用窗序列对单频复指数信号
的采集，并对采集信号进行计算，并通过ＣＬＰＤ
一
个一维信号截断之后离散化，其数据长度为
２１Ｎ－，将这段数据分成Ｎ个数据长度为Ｎ的数据段，并以中心样本点即第Ｎ点对齐，将每段数据循环移位对齐，然后依次将相对应的各位叠加后归一化而得到一段样本长度为Ｎ的数据。

基于DSP的数据采集及FFT实现

基于DSP的数据采集及FFT实现基于数字信号处理器（DSP）的数据采集和快速傅里叶变换（FFT）实现在信号处理和频谱分析等领域具有广泛的应用。

通过使用DSP进行数据采集和FFT实现，可以实现高速、高精度和实时的信号处理。

首先，数据采集是将模拟信号转换为数字信号的过程。

数据采集通常涉及到模拟到数字转换器（ADC），它将模拟信号进行采样并进行量化，生成离散的数字信号。

DSP通常具有内置的ADC，可以直接从模拟信号源获取数据进行采集。

采集到的数据可以存储在DSP的内存中进行后续处理。

数据采集的关键是采样频率和采样精度。

采样频率是指在单位时间内采集的样本数，它决定了采集到的频谱范围。

采样频率需要满足奈奎斯特采样定理，即至少为信号最高频率的2倍。

采样精度是指每个采样点的位数，它决定了采集到的数据的精确程度。

常见的采样精度有8位、16位、24位等。

在数据采集之后，可以使用FFT算法对采集到的数据进行频谱分析。

FFT是一种用于将时间域信号转换为频域信号的算法，它能够将连续时间的信号转换为离散频率的信号。

FFT算法的核心是将复杂度为O(N^2)的离散傅里叶变换（DFT）算法通过分治法转化为复杂度为O(NlogN)的算法，使得实时处理大规模数据成为可能。

在使用DSP进行FFT实现时，可以使用DSP芯片内置的FFT模块，也可以通过软件算法实现FFT。

内置的FFT模块通常具有高速运算和低功耗的优势，可以在较短的时间内完成大规模数据的FFT计算。

软件算法实现FFT较为灵活，可以根据实际需求进行调整和优化。

通常，FFT实现涉及到数据的预处理、FFT计算和结果后处理。

数据的预处理通常包括去除直流分量、加窗等操作，以减小频谱泄漏和谱漂的影响。

FFT计算是将采集到的数据通过FFT算法转换为频域信号的过程。

结果后处理可以包括频谱平滑、幅度谱归一化、相位分析等。

通过合理的数据预处理和结果后处理，可以获得准确的频谱信息。

除了基本的数据采集和FFT实现，基于DSP的数据采集和FFT还可以进行其他扩展和优化。

FFT算法在定点DSP芯片上的实现

ＳＤＲＡＭ。
因为片外存储的数据需要先取到内部存储器才能处理，所以当数据和程序都放在片内时，ＦＴ算法的Ｆ执行速度最快。而当程序放在片外存储器时，Ｆ算法性能有大幅的下降。解决ＦＴ这一问题的有效途径是使用Ｃｈ模式，即将内部程序存储器ｃａｅ作为一个数据缓冲区，可以使性能达到与片内存储相似的水平。将数据放在片外，Ｆ算法的性能同如果ＦＴ样会大幅下降。事实上，在大多数包含ＦＴ的信号处理应用中，Ｆ装载的程序大小一般不会超过内部程序存储器的容量。但所需处理的数据往往是海量的，如果Ｆ算法ｒＦ一次所要处理数据序列不能完全被放入内部存储器，就需要在算法执行时频繁访问片外存储器。因为ＦＴ算法的Ｆ特殊性，即每次迭代均要访问序列中所有的数据点，因此必须找到一种新的内存访问机制来解决片外数据访问问题。ＦＴ特点是同Ｆ算法的址运算。算法的过程是Ｎ点Ｄ先分成Ｎ２Ｄ，将ｒＦ／点Ｆ进而再Ｔ次分为四个Ｎ点Ｄ４／盯，再八个Ｎ点Ｄ，８／ＴＦ直至Ｎ瓜个两点Ｄ。ｒ ’ Ｆ每分一次，称为一 “ 运级” 算。在每级运算中，数据被取出后运算，其结果仍被放回原地址空间。因此每级运算都要对数据序列访问两次，如果序列中包含Ｎ个点，则总共需要完成Ｎ次读和Ｎ次写。当序列放在片外存储器时，完成一级运算需要耗费大量时间在数据的访问中。为了提高算法的执行性能，本文将内部数据存储器作为缓冲区，数据的替换由ＤＰ芯Ｓ片上的专用管理算法实现。这种替换算法是针对Ｆ程序的ＴＦ访问方式设计的，即将每级中最先需要访问的一部分数据用ＤＭＡ方式取出放入缓冲区，计算完后在ＤＡ方式写回片外存Ｍ储器．替换的次数与序列长度和内部数据存储器的大小有关。

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应用与原理的FFT是什么

DSP应用与原理的FFT是什么1. 介绍傅里叶变换(Fourier Transform)是信号处理领域中最基础和常用的数学工具之一。

特别是在数字信号处理(DSP)中，傅里叶变换是一种重要的技术，被广泛应用于信号分析、滤波、频谱估计等方面。

FFT(Fast Fourier Transform)是一种快速计算傅里叶变换的算法，它能够显著提高计算效率，被广泛应用于各个领域。

2. 傅里叶变换的基本理论傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。

它可以将一个信号表示成一系列正弦和余弦函数的加权和。

傅里叶变换实际上将信号从时域转换到了频域，从而能够更好地分析信号的频谱特征。

3. FFT的原理FFT是一种快速计算傅里叶变换的算法，它的出现极大地提高了计算效率。

FFT利用了信号的对称性和周期性的性质，通过分治策略将原本复杂度为O(N^2)的傅里叶变换计算任务转化为复杂度为O(NlogN)的任务。

4. FFT的应用4.1 音频处理音频处理是FFT的典型应用之一。

通过FFT，可以将一段音频信号分解成各个频率分量的能量谱，从而实现音乐频谱分析、音效合成、降噪等功能。

例如，在音频均衡器中，FFT被用于实现不同频段的音量调节。

4.2 图像处理图像处理也是FFT的重要应用之一。

通过对图像进行傅里叶变换，可以将图像从时域转换到频域，从而实现图像的频谱分析、滤波、压缩等功能。

例如，在图像增强领域，可以利用FFT对图像进行频域滤波，实现去噪、锐化等效果。

4.3 通信系统在通信系统中，FFT被广泛应用于频谱分析、信道估计、信号调制等方面。

通过对接收到的信号进行FFT处理，可以将其从时域转换为频域，以便更好地进行信号处理和解调。

FFT在OFDM(正交频分复用)等通信技术中扮演着重要角色。

4.4 语音识别语音识别是将语音信号转换为文字信息的一种技术。

FFT在语音识别中的应用主要体现在特征提取方面。

通过对语音信号进行FFT，可以得到其频谱特征，从而提取语音的关键特征参数，用于后续的模式匹配和识别。

基于dsp的fft频谱分析方法研究

基于dsp的fft频谱分析方法研究摘要：计算机科学和微电子技术在当今社会飞速发展并扮演了重要的角色,基于数字信号处理的频谱分析几乎涉及到所有的工程技术领域并且发挥着极其重要的作用。

DSP具有的性质，具体包括了稳定性、大规模集成性以及可重复性，尤其具有很高的可编程性、处理效率快，对于发展和应用频谱分析技术而言的带来了巨大的机遇。

数字信号处理主要从数字滤波和频谱分析两个方面解决信号处理问题。

本文主要研究基于DSP用FFT变换实现对信号的频谱分析,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频谱分析方法的关键。

借助学习开发环境和DSP芯片工作原理,对CCS和MATLAB的简单调试和软件仿真合理掌握，验证了FFT算法的正确性，完成基于DSP对信号的实时频谱分析。

关键词：DFT、FFT、频谱分析、DSPResearch on FFT Spectrum Analysis method based onDSPAbstract：Computer science and microelectronics technology play an important role in the rapid development of modern society. Spectrum analysis based on digital signal processing involves almost all engineering fields and plays an extremely important role. Research on spectrum analysis is one of the main development directions. Digital signal processing basically solves the problem of signal processing from two aspects, one is digital filtering, the other is spectrum analysis. This paper mainly studies the spectrum analysis of signal based on DSP and FFT transform. Through the research of DFT and FFT algorithm, the key of FFT spectrum analysis method is grasped from the basic research and study. The stability of DSP and the large-scale integration of DSP are discussed. Repeatability, especially high programmability and high processing speed, brings great opportunities to the development and application of spectrum analysis technology. Through the study of the working principle and development environment of DSP chip, the simple debugging and software simulation of CCS and matlab are mastered, and thereal-time spectrum analysis of signal based on dsp is completed. Key words: DFT,FFT, spectrum analysis, DSP目录1绪论1.1 引言这个时代是互联网飞速发展的时代，对于数字信号处理技术而言，在很多的领域都有涉及。

定点DSP上FFT汇编算法和精度分析

法和乘法运算会产生舍入和截断误差。
对于Ｆ０芯片而言，参与运算的数是１２６６位整型数，但实际数字运算过程中的数不一定是整数：定点
１Ｔ￥２Ｆ０Ｍ３０２６的结构
数字处理芯片Ｆ０２６是采用高性能静态ＣＳ成ＭＯ集电路工艺制造的，结构是以Ｔ３０２ｘ系列为基础ＭＳ２Ｃｘ
ｌ
图２碟形节信号流图
（）ＤＦＸ，］七＝Ｔ［（ｚ＝∑Ｘ， ” ｋ０１２一）１）（ｚ（＝，， …Ｎ１（））
¨＝０
图２中，ｍ表示第ｍ级迭代，、为数据所在行，ｋｉ由碟形节信号流图可以看出，某一级的两个节点问的蝶形运算结果为下一级ｋ两节点的输入变量，其、ｉ与
可以表示不同大小和不同精度的小数。
Ｘ（）．ｋ
Ｘｋ＝一七＋（））（
．）（Ｊ
２时域基２的ＦＩ算法Ｆ
Ｘ一（）．，（）Ｊ（）＋一Ｊ）（
离散信号Ｘ（的傅立叶变换可以表示为：ｎ）
威胁，谐波被认为是电网的一大公害。因此，对电力
程序存储器和数据存储器具有各自的总线结构此总线结构结合４级流水线操作，使Ｆ０２６的处理能力达
系统谐波问题的研究已被人们逐渐重视。谐波问题涉

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。

基于DSP的高精度雷达信号采集及FFT实现

ＡＤＣｓｍｐｅａａｐｅｉｅｙａｄＦａｃｌｔｓｃｕａｙａｌｓｔｒｃｓｌｎＦｒｃｌｏｄ：Ｐ；ＦＣａａ；ａｌｇｃｌｒｔｎ；ｉｉａｌｒｎＦＮＦｙｒｓＤＳＬＭＷｒｄｒｓｍｐｉａｉａｉｄｇｔｌｔｉｇ；ｎｂｏｉｆｅ
进行数据采集，Ｆ计算精度较高。ＦＴ
关键词：Ｐ；ＭＣＷ雷达；ＤＳＬ采样校正；ｆｒＦｖ
中图分类号：Ｐ７．Ｔ２４２
文献标识码：Ａ
文章编号：０６８３（００Ｉ一０００１０ — ９７２１Ｊ０２－２Ｊ
Ａａａｉｎｌｓｍｐｉｇ，ｌｅｉｇａｄＦＦｓｓｅｉｌｍｅｔｔｏａｅｎＤＳｒｄｒｓｇａａｌｎｆｔｒｎｎＴｙｔｍｍｐｅｎａｉｎｂｓｄｏＰｉ
Ｌｈ，ｉ－ｅｇＤＮｉｇｓｅｇＵＣｉＨＵＪｆｎ，ＩＧＱｎ—ｈｎｎ
ＡｂｔａｔＴｉａｅｅｉｎＦｓｒｃ：ｈｓｐｐｒｄｓｇｓａＬＭＣａａｉｎｌｓｍｐｉｇａｄｐｏｅｓｎｙｔｍａｅｎＤＳｉｌｍｅｔｈａｉｒｔｎＷｒｄｒｓｇａａｌｎｒｃｓｉｇｓｓｅｂｓｄｏＰ，ｍｐｅｎｓｔｅｃｌａｉｎｂｏ
可求得回波时延，如果发射机和接收机放在同一位置，就可以求得目标距离。用ＤＰ来采集差频信号进行处理利Ｓ求得目标距离，发周期短，本低，且可以广泛应用开成并

基于DSP的FFT变换

并行之美基于DSP的FFT算法摘要：在数字技术领域中，有限长序列的频域可以离散化,即可以进行离散傅立叶变换(DFT)。

离散傅里叶变换（DFT）在离散时间信号处理算法和系统的分析，设计和实现中起着十分重要的作用，但传统的DFT算法算数乘加次数太多使其运算冗长和繁杂,在很长时间里没有得到真正的运用。

FFT的出现使DFT运算大大简化,使得DFT的运算得以简化，计算效率比其他高出几个数量级，在数字信号处理领域,大量使用到快速傅立叶变换运算。

为了进一步提高运算速度,提出使用DSP并行处理器与PC组建实验系统。

通过与传统FFT计算平台的比较实验,表明该系统拥有更加快速的FFT计算能力,并且还可以通过扩展进一步提高这种运算能力。

关键词:DSP ;FFT;并行处理1．引言1.1 DSP在数字信号处理中的运用随着信息技术革命的不断深入和计算机技术的飞速发展,数字信号处理技术逐渐发展成为一门十分重要的技术学科。

集成化的数字信号处理器DSP (DigitalSignalProcessor)的出现,为各种数字信号处理算法的实现提供了可能。

这一方面极大地促进了数字信号处理技术的进一步发展;另一方面也使数字信号处理的应用领域不断地拓展。

如今,DSP已经广泛地应用于通用数字信号处理、通信、控制、仪器、医学电子、消费电子、计算机、军事等各个领域。

随着DSP器件性能的不断改善,DSP用于信号处理特别是实时信号处理已成为当今和未来技术发展的一个新热点。

1.2 DSP用于数字信号处理的优势(1)可程控用DSP设计的信号处理系统,可以设计各种软件来执行多种多样的信号处理任务。

例如,给DSP载入数据采集相关程序使之成为数据采集处理器,而给DSP载入调制、解调相关程序它又成为调制解调处理器。

一个数字滤波器可以通过编程来实现低通、高通、带通、带阻等不同的滤波任务,而不需要改变硬件。

DSP用于信号处理系统的这种可程控性,提供了多种信号处理算法的灵活应用,对信号处理算法的研究也具有重要的意义。