基于dsp的fft算法實(shí)現(xiàn)(已修改)
2025-08-22 15:58 本頁(yè)面
【正文】 基于DSP的FFT算法實(shí)現(xiàn) FFT的原理快速傅氏變換（FFT）是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。它對(duì)傅氏變換的理論并沒(méi)有新的發(fā)現(xiàn)，但是對(duì)于在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者說(shuō)數(shù)字系統(tǒng)中應(yīng)用離散傅立葉變換，可以說(shuō)是進(jìn)了一大步。 設(shè)x(n)為N項(xiàng)的復(fù)數(shù)序列，由DFT變換，任一X（m）的計(jì)算都需要N次復(fù)數(shù)乘法和N1次復(fù)數(shù)加法，而一次復(fù)數(shù)乘法等于四次實(shí)數(shù)乘法和兩次實(shí)數(shù)加法，一次復(fù)數(shù)加法等于兩次實(shí)數(shù)加法，即使把一次復(fù)數(shù)乘法和一次復(fù)數(shù)加法定義成一次“運(yùn)算”（四次實(shí)數(shù)乘法和四次實(shí)數(shù)加法），那么求出N項(xiàng)復(fù)數(shù)序列的X（m）,即N點(diǎn)DFT變換大約就需要N2次運(yùn)算。當(dāng)N=1024點(diǎn)甚至更多的時(shí)候，需要N2=1048576次運(yùn)算，在FFT中，利用WN的周期性和對(duì)稱性，把一個(gè)N項(xiàng)序列（設(shè)N=2k,k為正整數(shù)），分為兩個(gè)N/2項(xiàng)的子序列，每個(gè)N/2點(diǎn)DFT變換需要（N/2）2次運(yùn)算，再用N次運(yùn)算把兩個(gè)N/2點(diǎn)的DFT變換組合成一個(gè)N點(diǎn)的DFT變換。這樣變換以后，總的運(yùn)算次數(shù)就變成N+2（N/2）2=N+N2/2。繼續(xù)上面的例子，N=1024時(shí)，總的運(yùn)算次數(shù)就變成了525312次，節(jié)省了大約50%的運(yùn)算量。而如果我們將這種“一分為二”的思想不斷進(jìn)行下去，直到分成兩兩一組的DFT運(yùn)算單元，那么N點(diǎn)的DFT變換就只需要Nlog2N次的運(yùn)算，N在1024點(diǎn)時(shí)，運(yùn)算量?jī)H有10240次，是先前的直接算法的1%，點(diǎn)數(shù)越多，運(yùn)算量的節(jié)約就越大，這就是FFT的優(yōu)越性。數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)是一種可編程的高性能處理器，近年來(lái)發(fā)展很快．它不僅適用于數(shù)字信號(hào)處理，而且在圖像處理、語(yǔ)音處理、通信等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用．通用的微處理器在運(yùn)算速度上很難適應(yīng)信號(hào)實(shí)時(shí)處理的要求．聯(lián)滬處理器中集成有高速的乘法器硬件，能快速地進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的乘法和加法運(yùn)算?？焖俑道锶~變換(FFT)的出現(xiàn)使得DFr在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用． 基于DSP的FFT算法實(shí)現(xiàn) 用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)FFT算法/*****************fft programe*********************/include include struct px EE(struct px b1,struct px b2){ struct px b3 。 =** 。 =*+* 。 return(b3)。}void FFT(struct px*xin,int N){ int f,m,nv2,nm1,i,k,j=1,l 。 /*int f,m,nv2,nm1,i,k,j=N/2,l。*/ struct px v,w,t 。 nv2=N/2 。 f=N 。 for(m=1。(f=f/2)!=1。m++) { 。 } nm1=N1 。16
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