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嵌入式系統(tǒng)中FFT算法分析及設(shè)計方案

作者: 時間:2010-03-15 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
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          概述
          目前國內(nèi)有關(guān)數(shù)字信號處理的教材在講解快速傅里葉變換()時,都是以復(fù)數(shù)為重點,實數(shù)都是一筆帶過,書中給出的具體實現(xiàn)程序多為BASIC或FORTRAN程序并且多數(shù)不能真正運行。鑒于目前在許多中要用到FFT運算,如以DSP為核心的交流采樣、頻譜、相關(guān)等。本人結(jié)合自己的實際開發(fā)經(jīng)驗,研究了實數(shù)的FFT并給出具體的C語言函數(shù),讀者可以直接應(yīng)用于自己的中。

          首先實數(shù)FFT的推導(dǎo)過程,然后給出一種具體實現(xiàn)FFT算法的C語言程序,可以直接應(yīng)用于需要FFT運算的單片機或DSP等系統(tǒng)中。1 倒位序算法分析

          本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/152026.htm

            按時間抽?。―IT)的FFT算法通常將原始數(shù)據(jù)倒位序存儲,最后按正常順序輸出結(jié)果X(0),X(1),...,X(k),...。假設(shè)一開始,數(shù)據(jù)在數(shù)組 float dataR[128]中,我們將下標i表示為(b6b5b4b3b2b1b0)b,倒位序存放就是將原來第i個位置的元素存放到第(b0b1b2b3b4b5b6)b的位置上去.由于C語言的位操作能力很強,可以分別提取出b6、b5、b4、b3、b2、b1、b0,再重新組合成b0、b1、b2、b3、b4、b5、b6,即是倒位序的位置。程序段如下(假設(shè)128點FFT):
          /* i為原始存放位置,最后得invert_pos為倒位序存放位置 */
           int b0=b1=b2=b3=b4=b5=6=0;
           b0=i0x01; b1=(i/2)0x01; b2=(i/4)0x01;
           b3=(i/8)0x01; b4=(i/16)0x01; b5=(i/32)0x01;
           b6=(i/64)0x01; /*以上語句提取各比特的0、1值*/
           invert_pos=x0*64+x1*32+x2*16+x3*8+x4*4+x5*2+x6;

            大家可以對比教科書上的倒位序程序,會發(fā)現(xiàn)這種算法充分利用了C語言的位操作能力,非常容易理解而且位操作的速度很快。

          2 實數(shù)蝶形運算算法的推導(dǎo)

            我們首先看一下圖1所示的蝶形圖。

          蝶形公式:
          X(K) = X’(K) + X’(K+B)W PN ,
          X(K+B) = X’(K) - X’(K+B) W PN
          其中W PN= cos(2πP/N)- jsin(2πP/N)。
          設(shè) X(K+B) = XR(K+B) + jXI(K+B),
          X(K) = XR(K) + jXI(K) ,
          有:
          XR(K)+jXI(K)= XR’(K)+jXI’(K)+[ XR’(K+B) + jXI’(K+B)]*[ cos(2πP/N)-jsin(2πP/N)];
          繼續(xù)分解得到下列兩式:
          XR(K)= XR’(K)+ XR’(K+B) cos(2πP/N)+ XI’(K+B) sin (2πP/N) (1)
          XI(K)= XI’(K)-XR’(K+B) sin(2πP/N)+XI’(K+B)cos (2πP/N) (2)

            需要注意的是: XR(K)、XR’(K)的存儲位置相同,所以經(jīng)過(1)、(2)后,該位置上的值已經(jīng)改變,而下面求X(K+B)要用到X’(K),因此在編程時要注意保存XR’(K)和XI’(K)到TR和TI兩個臨時變量中。

            同理: XR(K+B)+jXI(K+B)= XR’(K)+jXI’(K)- [ XR’(K+B)+jXI’(K+B)] *[ cos(2πP/N)-jsin(2πP/N)]繼續(xù)分解得到下列兩式:
          XR(K+B)= XR’(K)-XR’(K+B) cos(2πP/N)- XI’(K+B) sin (2πP/N) (3)
          XI(K+B)= XI’(K)+ XR’(K+B) sin(2πP/N)- XI’(K+B) cos (2πP/N) (4)
          注意:
           ?、?在編程時, 式(3)、(4)中的XR’(K)和 XI’(K)分別用TR和TI代替。

           ?、?經(jīng)過式(3)后, XR(K+B)的值已變化,而式(4)中要用到該位置上的上一級值,所以在執(zhí)行式(3)前要先將上一級的值XR’(K+B)保存。

           ?、?在編程時, XR(K)和 XR’(K), XI(K)和 XI’(K)使用同一個變量。
            通過以上分析,我們只要將式(1)、(2)、(3)、(4)轉(zhuǎn)換成C語言語句即可。要注意變量的中間保存,詳見以下程序段。

          /* 蝶形運算程序段 ,dataR[]存放實數(shù)部分,dataI[]存放虛部*/
          /* cos、sin函數(shù)做成表格,直接查表加快運算速度 */
          TR=dataR[k]; TI=dataI[k]; temp=dataR[k+b];/*保存變量,供后面語句使用*/
          dataR[k]=dataR[k]+dataR[k+b]*cos_tab[p]+dataI[k+b]*sin_tab[p];
          dataI[k]=dataI[k]-dataR[k+b]*sin_tab[p]+dataI[k+b]*cos_tab[p];
          dataR[k+b]=TR-dataR[k+b]*cos_tab[p]-dataI[k+b]*sin_tab[p];
          dataI[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-dataI[k+b]*cos_tab[p];

          3 DIT FFT 算法的基本思想分析

            我們知道N點FFT運算可以分成LOGN2 級,每一級都有N/2個碟形。DIT FFT的基本思想是用3層循環(huán)完成全部運算(N點FFT)。

            第一層循環(huán):由于N=2m需要m級計算,第一層循環(huán)對運算的級數(shù)進行控制。

            第二層循環(huán):由于第L級有2L-1個蝶形因子(乘數(shù)),第二層循環(huán)根據(jù)乘數(shù)進行控制,保證對于每一個蝶形因子第三層循環(huán)要執(zhí)行一次,這樣,第三層循環(huán)在第二層循環(huán)控制下,每一級要進行2L-1次循環(huán)計算。

            第三層循環(huán):由于第L級共有N/2L個群,并且同一級內(nèi)不同群的乘數(shù)分布相同,當?shù)诙友h(huán)確定某一乘數(shù)后,第三層循環(huán)要將本級中每個群中具有這一乘數(shù)的蝶形計算一次,即第三層循環(huán)每執(zhí)行完一次要進行N/2L個碟形計算。

            可以得出結(jié)論:在每一級中,第三層循環(huán)完成N/2L個碟形計算;第二層循環(huán)使第三層循環(huán)進行 2L-1次,因此,第二層循環(huán)完成時,共進行2L-1 *N/2L=N/2個碟形計算。實質(zhì)是:第二、第三層循環(huán)完成了第L級的計算。

            幾個要注意的數(shù)據(jù):

           ?、?在第L級中,每個碟形的兩個輸入端相距b=2L-1個點。

           ?、?同一乘數(shù)對應(yīng)著相鄰間隔為2L個點的N/2L個碟形。

           ?、?第L級的2L-1個碟形因子WPN 中的P,可表示為p = j*2m-L,其中j = 0,1,2,...,(2L-1-1)。

            以上對系統(tǒng)中的FFT算法進行了分析與研究。讀者可以將其算法直接應(yīng)用到自己的系統(tǒng)中,歡迎來信共同討論。(Email:xiaowanang@163.net)

            附128點DIT FFT函數(shù):

          linux操作系統(tǒng)文章專題:linux操作系統(tǒng)詳解(linux不再難懂)

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