【正文】 下標(biāo)I表示虛部 X’R(J)代表上一次的實(shí)數(shù)值 即可推得：{ 進(jìn)而得：。i。 for(k = J。 dataI[k+B] = Ti dataI[k+B]*cos(*PI*p/N) + temp*sin(*PI*p/N)。 定點(diǎn)FFT算法的軟件實(shí)現(xiàn)因?yàn)槎c(diǎn)運(yùn)算位數(shù)都是定值，因此不能像浮點(diǎn)一樣進(jìn)行各種乘法和加法處理，因?yàn)檫@兩種運(yùn)算會(huì)產(chǎn)生溢出。long xdata dataA[N]。 dataI[k+B] = 1。東華理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 結(jié)論 第5章 結(jié)論 設(shè)計(jì)總結(jié) 本論文主要研究數(shù)字頻譜分析儀的工作原理及設(shè)計(jì)方法。對(duì)于這次的設(shè)計(jì)自己發(fā)現(xiàn)了還有很多仍需要學(xué)習(xí)：(1) 專業(yè)知識(shí)的欠缺，在今后的學(xué)習(xí)中需要不斷去補(bǔ)充和發(fā)現(xiàn)。 首先要真誠(chéng)的感謝我的論文指導(dǎo)老師——王海濤老師。sin函數(shù)先從0開始上升到最大1再下降到1最后回到0。 float dataA[N]。 //輸入波形的虛數(shù)部分 dataA[i] = 0。 //dataI[i] = dataI[j]。(J) + Tr //Xi[J] = Xi39。(J+B)cos(*PI*p/N) Xr39。 } //或采用運(yùn)算,即B = 2^(L1)。 } p = J * p。 dataR[k+B] = Tr dataR[k+B]*cos(*PI*p/N) dataI[k+B]*sin(*PI*p/N)。 } //如果要算相位，則Φ[i] = arctan(dataI[i] / dataR[i]) //頻譜的平方稱為功率譜，記為：P[i] = dataR[i]*dataR[i]+dataI[i]*dataI[i] while ( 1 )。 dataR[k] = dataR[k] + dataR[k+B]*cos(*PI*p/N) + dataI[k+B]*sin(*PI*p/N)。 while(i) { p = p * 2。 while(i) { B = B * 2。(J+B)cos(*PI*p/N) + Xi39。 k = k / 2。 dataR[j] = temp。 dataR[i] = SinIn[i]。 float SinIn[N]。在未來(lái)的日子里，我希望自己以后更加努力的學(xué)習(xí)和工作，不辜負(fù)他們對(duì)我的栽培期望！東華理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 參考文獻(xiàn) 參考文獻(xiàn)[1] 林占江、林放，電子測(cè)量?jī)x器原理與應(yīng)用，電子工業(yè)出版社，1836[2] 翁木云，頻譜管理與檢測(cè)，電子工業(yè)出版社， ,466[3] 丁玉美，數(shù)字信號(hào)處理，西安電子科技大學(xué)出版社， ，4120[4] 康華光，電子技術(shù)基礎(chǔ)（數(shù)字部分），高等教育出版社， 444460[5] 謝顯中，感知無(wú)線電技術(shù)及其應(yīng)用，電子工業(yè)出版社，2246[6] 鄭君里，信號(hào)與系統(tǒng)，高等教育出版社，, 127165[7] 鄭秀珍，電路與信號(hào)分析，人民郵電出版社 ，424[8] 丁康，離散頻譜分析校正理論和技術(shù)，,4668[9] 湯淋寶，電子技術(shù)實(shí)驗(yàn)教程，清華大學(xué)出版社， ，3258[10] 朱兆優(yōu)，單片機(jī)原理及應(yīng)用，電子工業(yè)出版社， ,260265[11] 蔣煥文、孫續(xù)，電子測(cè)量，電子計(jì)量出版社，1992，446[12] 白居憲，直接數(shù)字頻率合成，西安交通大學(xué)出版社 ，2004,1644[13] 班萬(wàn)榮，頻譜分析儀的原理和發(fā)展，現(xiàn)代電子技術(shù)，,100102[14] Fundamentals of Spectrum Analysis by Christoph Rauscher ( Hardcover – 2001)[15]Taylor R Filter Design Handbook. New York。但是受限于單片機(jī)速度，難以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的實(shí)時(shí)處理和顯示，所以為了提高運(yùn)算速度，縮短設(shè)計(jì)時(shí)間，充分利用FPFA的邏輯控制功能外加單片機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)頻譜分析將是一個(gè)更好的選擇。當(dāng)精度要求不高時(shí)，而ROM和邏輯資源比較緊張，可以考慮用定點(diǎn)FFT運(yùn)算。 dataI[k] = 1。long xdata dataI[N]。i++ ) { dataA[i]=sqrt(dataR[i]*dataR[i]+dataI[i]*dataI[i])。 dataI[k] = dataI[k] + dataI[k+B]*cos(*PI*p/N) dataR[k+B]*sin(*PI*p/N)。 i。 i = L1。 k = k / 2。 i N 2。J=0 I=0，N1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換IJ? N Y 算數(shù)序數(shù) K=N/2 Y N 圖49 數(shù)據(jù)倒序程序框圖 浮點(diǎn)FFT算法的軟件實(shí)現(xiàn) 浮點(diǎn)FFT運(yùn)算流程圖如圖410所示。如果進(jìn)行IB的位倒置，那么將變成JB，當(dāng)I加1，就表示IB的最低位加1并且最低位加1如果是2時(shí)即要向高位進(jìn)1，也等于是JB最高位加1并且遇到2時(shí)要向低位進(jìn)1。由于蝶形運(yùn)算也有兩個(gè)輸出數(shù)據(jù)，并且都需要用到本級(jí)所涉及的兩個(gè)輸入，因此只有在第二次輸出完成時(shí)才能將第一次輸出的數(shù)據(jù)存入到第二次的輸入數(shù)據(jù)地址中。例如個(gè)點(diǎn)的FFT它表示有M級(jí)的運(yùn)算，假設(shè)從左往右依次的運(yùn)算級(jí)數(shù)用L來(lái)表示(L=1，2，…，M )。sin=a　　Im[x( p )]= Im[x( p )]+ Im[x( q )]一般根據(jù)具體的需求來(lái)選擇正確的FFT運(yùn)算方式。他們不僅對(duì)系統(tǒng)要求不同，而且所使用的范圍也不一樣。開電源功能設(shè)定0X38關(guān)顯示0X08 清除屏幕0X01進(jìn)入設(shè)定點(diǎn)，游標(biāo)右移0X06開顯示0X0C初始化完成 圖45 初始化流程圖3. 液晶顯示，由于LCD(128*64)液晶顯示屏有64行，且每行包括128列，由于RAM占有6416個(gè)字節(jié)的空間，即每8列對(duì)應(yīng)一個(gè)字節(jié),每列共可以排下8個(gè)字節(jié) ，顯示圖形恰到好處。 圖43 AD采集流程 圖43是AD采集系統(tǒng)的流程圖，信號(hào)源是產(chǎn)生輸入信號(hào)，將輸入信號(hào)輸入到AD轉(zhuǎn)換器進(jìn)行取樣，AD轉(zhuǎn)換器將取樣轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)輸出，處理器讀取到AD轉(zhuǎn)換器輸出的數(shù)據(jù)后，存放到系統(tǒng)的存儲(chǔ)模塊，然后處理器從存儲(chǔ)模塊得到采集的值，進(jìn)行FFT處理，將被測(cè)信號(hào)分解成分離的頻率分量幅度數(shù)據(jù)，最后頻譜圖即可顯示在 LCD上。 P3為DB0~DB7；引腳設(shè)置為：1VSSGND,2VDD+5V,3VO/VDD/NC懸空，4D/IDI(P8)/CS(S),5R/WRW(P8)/SID(S)，7到14DB0到DB7，15PSB高電平(8位并行方式P8)，16NC懸空，17RST懸空，18VEE/NC懸空，19A+5V,20KGND。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架如下圖41所示。5. 與輸出設(shè)備相連的8個(gè)I/O。這個(gè)圖形要比輸入波形簡(jiǎn)單許多，一目了然就可以看出這個(gè)信號(hào)中包括一個(gè)頻率、幅度為A的正弦波。由于Fs是ADC的采樣頻率，是常數(shù)，所以，如果要減小分辨率，就應(yīng)該增加N，但是如果去增加N的話，就會(huì)使運(yùn)算時(shí)間增加，而且存儲(chǔ)器的容量也會(huì)增加，這樣就會(huì)使N的增加受到約束，一般規(guī)定，N應(yīng)該不能夠超過64000。FFT頻譜分析結(jié)果因?yàn)镹=2M，且N/2=2M1仍是偶數(shù)，所以這樣的分解可以繼續(xù)進(jìn)行下去，當(dāng)最后的單元只需要做2點(diǎn)DFT時(shí)就可以結(jié)束。FFT的基本思想就是這些。東華理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 理論分析 第3章 理論分析 FFT原理分析離散傅里葉變換可以得出有限的長(zhǎng)序列x（n）和它的頻域表示x（k） () ()其中 。旋轉(zhuǎn)因子表示的特性如下： （1）周期性 ，周期為l*N； （2）對(duì)稱性 = 其中 ； （3）可約性 ； 推導(dǎo)過程： 若序列x(n)的長(zhǎng)度是N，并且滿足N=2的M次方,(M是自然數(shù))按n的奇偶性把序列x(n)分解為兩個(gè)長(zhǎng)度均為N/2的子序列：x1(r)=x(2r), r=0,1,…,N/2 – 1x2(r)=x(2r+1), r=0,1,…,N/2 – 1則x(n)的離散傅里葉變換為： k=0,1,…,N/2 – 1 并且X1(k)和X2(k)都是以N/2為周期 == k=0,1,…,N/2 – 1其中公式是一個(gè)蝶形運(yùn)算同理，可推出： ， k=0,1,…,N/4 1 ， k=0,1,…,N/4 – 1 ……分解到最后時(shí)，另k=0時(shí)，就只有開始時(shí)序列x（n）中的兩個(gè)輸入來(lái)進(jìn)行蝶形運(yùn)算。本文主要介紹的是快速傅立葉FFT分析法，這種算法為DSP技術(shù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用創(chuàng)造了非常好的條件，帶動(dòng)了DSP技術(shù)在各項(xiàng)研究領(lǐng)域的發(fā)展。 數(shù)字頻譜分析儀設(shè)計(jì)和它的實(shí)現(xiàn)內(nèi)容 數(shù)字頻譜分析儀也可稱為實(shí)時(shí)頻譜分析儀，而實(shí)時(shí)頻譜分析儀對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度要求較高，如果在短時(shí)間內(nèi)要求實(shí)現(xiàn)輸入帶寬相對(duì)較寬，頻率分辨精度又較高的性能指標(biāo)時(shí)，那么根據(jù)奈奎斯特采樣定理可知，要使信號(hào)的頻譜不出現(xiàn)混疊現(xiàn)象，必須提高采樣頻率，這樣需要處理的數(shù)據(jù)將會(huì)是非常巨大的，這不僅對(duì)存儲(chǔ)空間要求較高，需要很大的緩存，而且會(huì)降低數(shù)據(jù)處理的效率，影響刷新速度，因此除了在算法優(yōu)化方面給予相應(yīng)的改進(jìn)外，還要在電路設(shè)計(jì)上和系統(tǒng)的可編程性等方面給予相應(yīng)的考慮。 數(shù)字頻譜分析儀設(shè)計(jì)的目的及要求 本課題的主要任務(wù)是設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字頻譜分析儀，它的運(yùn)算方法是通過FFT來(lái)實(shí)現(xiàn)的。因此在70年代，發(fā)明的固態(tài)全景顯示的頻譜分析儀,性能上比以前有所上升,但實(shí)用產(chǎn)品并不是很廣泛。而另一種應(yīng)用則是對(duì)某些低頻和機(jī)械系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)頻譜分析,比如對(duì)測(cè)量分析的沖擊、振動(dòng)和聲音信號(hào)控制系統(tǒng)的性能做出合理的評(píng)估，此外，還對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷以及對(duì)他的結(jié)構(gòu)振模分析等。 在頻域測(cè)試中采用的儀器則是頻譜分析儀，它的基本功能是測(cè)量信號(hào)的幅度和頻率響應(yīng)。采用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)FFT的方法，對(duì)于如何在便攜式、小型化、低價(jià)位的電子產(chǎn)品中嵌入復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值和市場(chǎng)前景，必將得到較為廣泛的應(yīng)用。東華理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 摘要 數(shù)字頻譜分析儀畢業(yè)論文 畢 業(yè) 論論文題目：數(shù)字頻譜分析儀畢業(yè)論文姓名