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基于dsp的fft算法進行頻譜分析畢業論文-資料下載頁

2026-06-13 16:17本頁面

　　

【正文】 r (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 –– ***********************************************************************/結論本論文學習和研究了離散傅里葉變換（DFT）和快速傅里葉變換（FFT）的算法，把重點放在了時間抽取法基2FFT算法上。以及在DSP基礎上用FFT變換對信號進行頻譜分析。明確了FFT在DSP芯片上的實現的關鍵。基于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芯片上實現，有助于我們能夠更及時的了解信息，對我們的生活生產以及科技研究有很大的幫助。自從快速傅里葉變換（FFT）出現以后，頻譜分析技術便很快的發展起來，而且越來越貼近我們的生活生產，如醫療器械，無線電通信等等。但是我們對頻譜分析技術的研究并未達到最高的層次，未來發展具有很廣闊的空間。參考文獻[1]—原理與實踐[M].北京：.[2]丁康，[J].振動工程學報．2000 [3]高西全,丁玉美. 數字信號處理[M].西安：西安電子科技大學出版社. 2008[4]孫仲康．快速傅里葉變換及其應用[M]. 北京：人民郵電出版社．1982.[5][M].北京：.[6]郭仕劍，王寶順，賀志國，[M]。北京： [7]趙桂芳等．基于DSP的快速傅立葉變換的實現[J]．黃石理工學院學報．2007[8]喬瑞萍，崔濤，[M].西安：：[9]楊宇，葉宇風，[J]. [10] DSP實用技術[M].清華大學出版社，

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