DSP课程设计——FFT的DSP实现.pdf
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1、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 D
2、FT: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*)(nWnxN-nk ,k=0,1,2N-1 (1)式中,WN=e-j*2/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
3、N 有如下的特性。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 F
4、FT 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)和按频率抽取的(DIF FFT)两大类。IF FFT 算法是在时域内将每一级输入序列依次按奇偶分成个短序列进行计算。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奇序列。偶序列:x(2r)=x1(r)奇序列:x(2r+1)=x2(
5、r)其中:r=0,1,2,N/2-1 则 x(n)的 DFT 表示为()=x(2r)WN2rk21=0+x(2r+1)WN(2r+1)k21=0=x1(r)21=0(WN2)rk+WNk x2(r)21=0(WN2)rk=x1(r)21=0 WN2rk+WNk x2(r)21=0 WN2rk=X1(k)+WNkX2(k)r,k=0,1,2,N2 1 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:前半部分:x(k)
6、=x1(k)+WkNx2(k)k=0,1,N/2-1 (4)后半部分:x(N/2+k)=x1(k)-WkNx2(k)k=0,1,N/2-1 (5)从式(4)和式(5)可以看出,只要求出 0N/2-1 区间 x1(k)和x2(k)的值,就可求出 0N-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X1(K)和X2(K),输出为 x(k)和 x(N/2+K),则有 x(k)=x1(k)+WkNx2(
7、k)(6))x(N/2+k)=x1(k)-WkNx2(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)1.WN0 x(4)x(1)-1 WN0 x(2)x(2)-1 WN0 WN2 x(6)x(3)-1 -1 WN0 x(1)x(4)-1 CABA BCA BC WN0 WN1 x(5)x
8、(5)-1 -1 WN0 WN2 x(3)x(6)-1 -1 WN0 WN2 WN3 x(7)x(7)-1 -1 -1 图(b)8 点基 2 DIF FFT 蝶形运算 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)。输出的是按自然顺序排列,其顺序为x(0),x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7).四FFT 算法的 DSP 实现过程:DSP芯片的出现使FFT的实现方法变得更为方便。由于大多数DSP芯片都具有在单指令周期内完成乘法累加操作,并且提供了专门的FF
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