【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 域波形和對(duì)該信號(hào)進(jìn)行 FFT 變換譜分析的靜態(tài)圖像，如圖 圖 8 所示 。 圖 7 頻譜分析結(jié)果（一） 圖 8 頻譜分析結(jié)果（二） 圖 7 和圖 8 分別為輸入語(yǔ)音信號(hào)頻率大小不同情況下的結(jié)果；其中中上面的波形為語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形，下面的波形為對(duì)該信號(hào)進(jìn)行 FFT 變換后的譜分析結(jié)果。 由此我們可以得出：數(shù)字信號(hào)處理（ DSP）能夠?qū)π盘?hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以便我們對(duì)各種信息能夠更及時(shí)的了解，這也是它的優(yōu)越性所在，使得他在我們的生活生產(chǎn)中有著更廣泛的應(yīng)用。 附錄 extern void InitC5402(void)。 extern void OpenMcBSP(void)。 extern void CloseMcBSP(void)。 extern void READAD50(void)。 extern void WRITEAD50(void)。 /*********************************************************************** ** Main Function Program ***********************************************************************/ include include void kfft(pr,pi,n,k,fr,fi,l,il) int n,k,l,il。 double pr[],pi[],fr[],fi[]。 { int it,m,is,i,j,nv,l0。 double p,q,s,vr,vi,poddr,poddi。 for (it=0。 it=n1。 it++) { m=it。 is=0。 for (i=0。 i=k1。 i++) { j=m/2。 is=2*is+(m2*j)。 m=j。} fr[it]=pr[is]。 fi[it]=pi[is]。 } pr[0]=。 pi[0]=。 p=(*n)。 pr[1]=cos(p)。 pi[1]=sin(p)。 if (l!=0) pi[1]=pi[1]。 for (i=2。 i=n1。 i++) { p=pr[i1]*pr[1]。 q=pi[i1]*pi[1]。 s=(pr[i1]+pi[i1])*(pr[1]+pi[1])。 pr[i]=pq。 pi[i]=spq。 } for (it=0。 it=n2。 it=it+2) { vr=fr[it]。 vi=fi[it]。 fr[it]=vr+fr[it+1]。 fi[it]=vi+fi[it+1]。 fr[it+1]=vrfr[it+1]。 fi[it+1]=vifi[it+1]。 } m=n/2。 nv=2。 for (l0=k2。 l0=0。 l0) { m=m/2。 nv=2*nv。 for (it=0。 it=(m1)*nv。 it=it+nv) for (j=0。 j=(nv/2)1。 j++) { p=pr[m*j]*fr[it+j+nv/2]。 q=pi[m*j]*fi[it+j+nv/2]。 s=pr[m*j]+pi[m*j]。 s=s*(fr[it+j+nv/2]+fi[it+j+nv/2])。 poddr=pq。 poddi=spq。 fr[it+j+nv/2]=fr[it+j]poddr。 fi[it+j+nv/2]=fi[it+j]poddi。 fr[it+j]=fr[it+j]+poddr。 fi[it+j]=fi[it+j]+poddi。 } } if (l!=0) for (i=0。 i=n1。 i++) { fr[i]=fr[i]/(*n)。 fi[i]=fi[i]/(*n)。 } if (il!=0) for (i=0。 i=n1。 i++) { pr[i]=sqrt(fr[i]*fr[i]+fi[i]*fi[i])。 if (fabs(fr[i])*fabs(fi[i])) { if ((fi[i]*fr[i])0) pi[i]=。 else pi[i]=。 } else pi[i]=atan(fi[i]/fr[i])*。 } } void main(void) { int i,n,k=0。 double x[128],pr[128],pi[128],fr[128],fi[128],mo[128]。 int xm,zm。 int *px = (int*)0x3000。 int *pz = (int*)0x3080。 n=128。 InitC5402()。 /* initialize C5402 DSP */ OpenMcBSP()。 for (。) { READAD50()。 px = (int*)0x3000。 for (i=0。 i=n1。 i++) { xm=*px。 x[i]=xm/。 pr[i]=x[i]。 pi[i]=0。 px++。 } kfft(pr,pi,128,7,fr,fi,0,1)。 pz = (int*)0x3080。 for (i=0。i=n1。i++) { mo[i] = sqrt(fr[i]*fr[i]+fi[i]*fi[i])。 zm = (int)(mo[i]*)。 *pz = zm。 pz++。 } k++。 } } /*********************************************************************** ** End of File –– ***********************************************************************/ 結(jié)論 本論文學(xué)習(xí)和研究了離散傅里葉變換（ DFT）和快速傅里葉變換（ FFT）的算法，把重點(diǎn)放在了時(shí)間抽取法基 2FFT 算法上。以及在 DSP 基礎(chǔ)上用 FFT 變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。明確了 FFT在 DSP 芯片上的實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵?；?DSP 的快速傅里葉變換頻譜分析的研究使 FFT 能夠有效的在 DSP芯片上實(shí)現(xiàn)，有助于我們能夠更及時(shí)的了解信息，對(duì)我們的生活生產(chǎn)以及科技研究有很大的幫助。 自從快速傅里葉變換（ FFT）出現(xiàn)以后，頻譜分析技術(shù)便很快的發(fā)展起來，而且越來越貼近我們的生活生產(chǎn)，如醫(yī)療器械，無(wú)線電通信等等。但是我們對(duì)頻譜分析 技術(shù)的研究并未達(dá)到最高的層次，未來發(fā)展具有很廣闊的空間。 參考文獻(xiàn) [1]方勇 .數(shù)字信號(hào)處理 — 原理與實(shí)踐 [M].北京：清華大學(xué)出版社 .2020. [2]丁康，張曉飛 .頻譜校正理論的發(fā)展 [J].振動(dòng)工程學(xué)報(bào)． 2020 [3]高西全 ,丁玉美 . 數(shù)字信號(hào)處理 [M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社 . 2020 [4]孫仲康．快速傅里葉變換及其應(yīng)用 [M]. 北京：人民郵電出版社． 1982. [5]鄭阿奇 .MATLAB實(shí)用教程 [M].北京：電子工業(yè)出版社 .2020. [6]郭仕劍，王 寶順，賀志國(guó)，楊可心 . 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