FFT算法分析

1、 STM32F103 12-15 元左右本文将以一个实例来介绍如何使用 STM32 提供的 DSP 库函数进行 FFT。1.FFT 运算效率使用 STM32 官方提供的 DSP 库进行 FFT，虽然在使用上有些不灵活（因为它是基 4 的 FFT，所以 FFT 的点数必须是 4n），但其执行效率确实非常高效，看图 1 所示的 FFT 运算效率测试数据便可见一斑。该数据来自STM32 DSP 库使用文档。图 1 FFT 运算效率测试数据由图 1 可见，在 STM32F10x 系列处理器上，如果使用 72M 的系统主频，进行 64 点的 FFT 运算，仅仅需要 0.078ms 而已。如果是进行 1024 点的 FFT 运算，也才需要 2.138ms。

2、基于二维图像的 FFT 算法实现1 摘要FFT 算法基本分为两大类：时域抽取法 FFT(Decimation-In-Time FFT，简称 DIT-FFT)和频域抽取法 FFT(Decimation-In-Frequency FFT，简称 DIF-FFT)。本文选取时域抽取法，即 DIT-FFT 算法，利用 matlab 编程实现基于二维图像的 FFT 算法，并选取二维图片，对该图片进行加噪和滤波处理，最后使用逆傅里叶变换恢复原始图片，从而检验该算法的有效性。2 算法描述设序列 的长度为 ， 且满足()xnN， 为自然数2M按 的奇偶把 分解为两个 点的子序列()x/， 1()r0,1.2Nr， 21x则 的 DFT 为()xn()()()knknNNnXkxWx偶。

3、基于 FPGA 的 FFT 算法 实现第 I 页 共 41 页毕业论文基于 FPGA 的 FFT 算法实现摘要 快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的 FFT 使用软件或 DSP 实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA 是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此 FPGA 在作指定运算时，速度会远远高于通用的 DSP 芯片。FFT 运算结构相对比较简单和固定，适于用 FPGA 进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在 FPGA 上实现 512 点 FFT 变换的方法。主要对 quar。

4、Physcial Channel and Modulation” S.3 (美 )Uwe Meyer-Baese著 刘凌译 数字信号处理的FPGA实现 （第二版） M 清华大学出版社 2006年 6月4 褚振勇， 翁木运 FPGA设计及应用 M 西安： 西安电子科技大学出版社， 2004年 5月5 吴松炎 ,管云峰等 ,非基 2FFT处理器的设计与实现J 电视技术 2007年第 31卷第 1期6 党向东 基于 FPGA的 FFT信号处理器的硬件实现 J .沈阳工业学院学报 ,2002年 21 (3)： 1-47 Yun-Nan Chang; Parhi, K.K. “ An efficient pipelined FFT architecture“ IEEE Transactions on Volume 50, Issue 6, June 2003 Page(s)。

5、实验二 基-2FFT 算法的软件实现一、实验目的1、 加深对 DFT 算法原理和基本性质的理解；2、 熟悉 FFT 算法的流程；3、 了解 FFT 算法的应用。二、基本原理1、 DFT 算法原理（见教材第三章）2、按时间抽取（DIT）的-2FFT 算法（1）算法原理序列 x(n)的 N(N=2-M)点 DFT 为， k=0, 1, , N-1 （2.1）nNnWxDFTkX10)(点将式（2.1）按 n 的奇偶性分解为（2.2）)12(12/12/ ()()( lkNNnlkNnknknlxxk奇 数偶 数 奇 数偶 数令 , ，因为 , 所以式（2.2）可写成)(1lxl2ll kllkW2/（2.3）)1(2/12/1/02)( lkNMnkNklNl xxkX奇 数式（2.3）说明，按 n 的奇。

6、1学号：毕 业 设 计题 目 ： FFT 算 法 的 研 究 与 Matlab 编 程 实现作 者 届 别系 别 专 业 电子信息工程指导老师 职 称完成时间 1摘 要快速傅里叶变 (|Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数 N的DFT分解为若干小点的 D F T的组合。将用运算工作量明显降低， 从而大大提高 离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于 MATLAB的实现。关键词：离散傅。

7、按时间抽取的基 2FFT 算法分析及 MATLAB 实现一、DIT-FFT 算法的基本原理基 2FFT 算法的基本思想是把原始的 N 点序列依次分解成一系列短序列，充分利用旋转因子的周期性和对称性，分别求出这些短序列对应的 DFT，再进行适当的组合，得到原 N 点序列的 DFT，最终达到减少运算次数，提高运算速度的目的。按时间抽取的基 2FFT 算法，先是将 N 点输入序列 x(n)在时域按奇偶次序分解成 2 个 N/2 点序列 x1(n)和 x2(n)，再分别进行 DFT 运算，求出与之对应的 X1(k)和 X2(k)，然后利用图 1 所示的运算流程进行蝶形运算，得到原 N 点序列的 DFT。。

8、快速傅立叶变换(FFT)算法实验摘要：FFT（Fast Fourier Transformation） ，即为快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。这种算法大大减少了变换中的运算量，使得其在数字信号处理中有了广泛的运用。本实验主要要求掌握在 CCS 环境下用窗函数法设计 FFT 快速傅里叶的原理和方法；并且熟悉 FFT 快速傅里叶特性；以及通过本次试验了解各种窗函数对快速傅里叶特性的影响等。引言：快速傅里叶变换 FFT 是离散傅里叶变换 DFT 的一种快速算法。起初 。

9、实 验 报 告课程名称： 数字信号处理 指导老师： 刘英 成绩：_实验名称： 基 4-FFT 算法编程 实验类型：_设计_ 同组学生姓名：_ _一、实验目的和要求FFT 是快速计算 DFT 的一类算法的总称。通过序列分解，用短序列的 DFT 代替长序列的 DFT，使得计算量大大下降。基 4-FFT 是混合基 FFT 的一个特例。通过编写基 4-FFT 算法程序，加深对 FFT 思路、算法结构的理解。二、实验内容和步骤编写 16 点基 4-FFT 算法的 MATLAB 程序（studentname.m 文件）。产生 16 点输入序列 x，出生年月日（8 位）+自己学号后八位产生 。算出 16 点频谱序列 X，。

10、FFT的C语言算法实现 程序如下 FFT include stdio h include math h include stdlib h define N 1000 typedef struct double real double img complex void fft 快速傅里叶变换 void ifft 快速傅里叶逆变换 void initW void change void add com。

11、 数字信号处理期末大作业 FFT的发展史 现状及典型算法 班级 学号 姓名 FFT的发展史 现状及典型算法 傅里叶分析已有200多年的历史 目前FFT及其校正算法在工程实际中仍在广泛应用 展现了其不竭的生命力 本次作业我们论述FFT的现状 发展史以及一些算法 去详细了解 扩展这一算法 巩固所学知识 一 FFT的简介 傅里叶变换是一种将信号从时域变换到频域的变换形式 然而当N很大的时候 求一个N点的。

12、电子信息工程综合课程设计报告书DSP 课 程 设 计 报告题 目： FFT 快速算法 C 程序学 院： 计算机与信息工程学院专业班级： 09 级电子信息工程 2 班小组成员： 刘森 指导教师： 杨龙时间： 2012 年 03 月 21 日目录1. 设计目的 31.1. 设计目的 31.2. 使用设备 32. 设计任务与要求 43. 原理与分析 44. 实验步骤 55. 实验程序 76. 心得体会 .101 设计目的1.1. 设计目的1掌握用窗函数法设计 FFT 快速傅里叶的原理和方法； 2熟悉 FFT 快速傅里叶特性； 3了解各种窗函数对快速傅里叶特性的影响。1.2. 使用设备PC 兼容机一台，操作系统为 Window。

13、 快速傅立叶变换(FFT)算法实验 实验目的： 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。 程序流程图: 傅立叶变换是一种将信号从时域到频域的变换形式，是声学、语音、电信和信号处理等领域中的一种重要分析工具。离散傅立叶变换（DFT）是连续傅立叶变换在离散系。

14、用C语言编写FFT算法 用simulink建模的方法实现FFT的问题特别多 还不如手工编写 也不是很复杂 以下是512点的单边谱FFT算法 在TMS320C6713的DSP开发板上调试通过 顺便问一句 有人会编welch功率谱密度的C语言实现程序么 include math h define PI 3 1415926 define SAMPLENUMBER 512 void InitForFFT 。

15、FFT 算法研究报告 1、 程序设计背景(FFT 算法理解)FFT(fast fourier transformation),快速傅里叶变换。是对DFT 算法的改进，其利用了 WNnk 的周期性、共轭对称性和可约性，使得 DFT 中有些项可以合并，大大减小了计算量。按输入序列在时间上的次序是属于偶数还是奇数来分解称为“按时间抽取法”(DIT)。另一种是把输出序列 X(k)按顺序的奇偶分解为越来越短的序列，称为按频率抽样的 FFT 算法（DIF）。DIT 算法是先作复乘后作加减，而 DIF 的复乘只出现在减法之后。本次程序采用 DIT 算法实现 FFT。用 c 语言实现 FFT 的难点在于数据倒位序。

16、实验五 FFT 算法实验一 实验目的1 熟悉 FFT 算法原理；2 学习用 FFT 对时域信号进行频谱分析；3 加深采用 AD50C 进行 AD 和 DA 转换的理解。二 实验仪器计算机 DSP 开发板和仿真器 示波器 CCS 软件等。三 。

17、数字信号处理实验报告实验二 FFT 算法的 MATLAB 实现（一）实验目的：理解离散傅立叶变换时信号分析与处理的一种重要变换，特别是 FFT 在数字信号处理中的高效率应用。（二）实验原理：1、有限长序列 x(n)的 DFT 的概念和公式：10 10)()(NkknnkNWxx)/2(jNe2、FFT 算法调用格式是X= fft(x) 或 X=fft(x,N)对前者，若 x 的长度是 2 的整数次幂，则按该长度实现 x 的快速变换，否则，实现的是慢速的非 2 的整数次幂的变换；对后者，N 应为 2 的整数次幂，若 x的长度小于 N，则补零，若超过 N，则舍弃 N 以后的数据。Ifft 的调用格式与之相同。。

18、编写64点FFT实现的函数function X = myditfft64(x)%按时间抽选的基2-FFT算法%输入参数：%x-离散时间信号 %输出参数：%X-序列x的N点DFT（N是序列长度，必须是2的整数次幂）N = 64; % 序列长度if length(x) Nx = x,zeros(1,N-length(x); % 若x的长度不是2的整数次幂，则补零直到长度为Nendnxd = bin2dec(fliplr(dec2bin(1:N-1,6) + 1; %求1：N序列序号的倒位序X = x(nxd); %调整x输入顺序后的序列，并作为X的初始化WN = exp(-1i*2*pi/N); %旋转因子for L = 1:6B = 2(L-1); %第L级中，每个蝶形的两个输入数据相距B个点，共有B个不同的旋转因。

19、 数字信号处理 西南交通大学FFT 算法程序及分析摘 要：FFT 的算法程序分析主要分析了按时间抽取（DIT）的快速傅立叶变换的基 2FFT算法，通过对基 2FFT 算法的原理的分析及与 DFT 算法运算量的比较，进一步推导出了基rFFT 算法，重点是基 rFFT 算法的推导。在具体的实例中，我们重点分析了 FFT 过程中幅值大小与 FFT 选用点数 N 的关系，验证 FFT 变换的可靠性，考察在 FFT 中数据样本的长度与 DFT 的点数对频谱图的影响。关键字： 基 2FFT 算法，基 rFFT 算法，样本长度，选用点数要求： 学习书上第六节的内容，自己编程实现 FFT 算法 。 。

20、FFT 算法分析FFT 算法的基本原理是把长序列的 DFT 逐次分解为较短序列的 DFT。按照抽取方式的不同可分为 DIT-FFT（按时间抽取）和 DIF-FFT（按频率抽取）算法。按照蝶形运算的构成不同可分为基 2、基 4、基 8 以及任意因子（2n,n 为大于 1 的整数） ，基 2、基 4 算法较为常用。基 2、DIT-FFT（按时间抽取）：-10/21/21(21)/21/21/2/2()() ()()()()NknnkknNNnNkrkrrnNkr krNr nXkxWxxWx偶 数 奇 数0000令 ， ，则有：/211/2()()NkrNrxWX0/212/()()krr X012(/2)()kNWk蝶形运算单元如下所示：基 2、DIF-FFT （按频率抽取）：-10/21/2/211(/2。