DFT(2~m)和DCT(2~m)的递归快速新算法

本文提出一种计算DCT(2~m)的递归快速新算法,该算法比Lee算法计算误差小,比Vettreli等人的FFCT算法的结构简单,同时具有和上述算法相同的计算复杂性。文中同时导出DFT和DCT之间的关系。基于DCT的快速新算法,DFT的递归快速新算法具有和FFCT和SR—FFT同样的计算复杂性,但具有更好的递归结构。     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷. 该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上. 为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

全流水FFT处理器的VLSI设计与实现

提出了一种适用于OFDM系统的快速全流水FFT处理器结构.考虑时域抽取(DIT)和频域抽取(DIF)算法的有限字长效应,采用DIF算法.首先对FFT碟形变换的复乘法进行简化,然后提出相应的流水线碟形处理单元(BPE),最后采用0.13μm1.08 V CMOS工艺实现了64点基2 DIF FFT处理器.综合结果显示,该处理器能够工作在200 MHz,面积和功耗分别为2.9 mm2和15 mW.提出的全流水FFT处理器能够广泛应用于WALN、DVB-T、ADSL以及其它基于OFDM的多载波系统.     

基于多项式变换的2D-DCT快速算法

基于二维离散余弦变换 (2D_DCT)广泛应用于图像和视频信号处理领域 ,文中提出一种基于快速多项式变换的 2D_DCT快速算法 ,将 ql1 ×ql2 (q为奇素数 ;l1、l2 分别为两个不同的整数 ) 2D_DCT转化为多项式变换 (PT)和一维简化余弦变换 (1D_RDCT) .利用算法中系数的特点 ,设计了简化的快速多项式变换算法和 1D_RDCT递归分解算法 ,使运算复杂性进一步降低 .本算法具有较低的计算复杂性和规则的结构 ,并且可以方便地推广到多维 (>2 ) .     

快速傅立叶变换算法的比较分析

FFT算法通过分而治之的模式将长序列的DFT计算递归地分解为短序列的DFT计算,从而使计算量显著减少。快速傅立叶变换自诞生以来出现了多种算法,本文讨论了几种有代表性的FFT算法,并对这些算法的性能进行了比较。     

线性调频Z变换在信号频谱分析中的应用

由于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法不能精确反应信号的局部频谱特性,对此,本文以按时间抽取（DIT）的基-2FFT算法为基础,并参考基于FFT的布鲁斯坦（Bluestein）算法,设计了新的信号频谱分析软件,用于对实序列采样信号做线性调频Z变换,即频率抽样处在Z平面上,可沿任意螺线做频率抽样的频谱分析方法.结合工程实践对相同采样点数的信号在0—50Hz频率段做频谱分析,由频谱图可以看到,采用线性调频Z变换算法远比采用FFT变换算法求得信号的频谱更精确.     

一种改进的基于FFT的PIV互相关算法

针对粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术中互相关算法运算量巨大的问题,提出了一种改进的基于快速傅里叶变换(FFT)的互相关算法.改进算法根据频域抽取原理,设置相关窗口重叠率为50%,重叠窗口一个维度的FFT值可由其相邻重叠子窗口的同一维度FFT值经频移叠加获得,无需进行FFT...     

DFT与FFT在实际应用时的性能比较

分析了离散傅立叶变换 (DFT)和它的快速算法 (FFT)的计算 ,对DFT和FFT在应用时的特点作了深入的比较 ,提出在某些实际应用场合DFT比它的快速算法FFT更有优势     

GFT的性质与快速算法

本文从广义离散富氏变换(GFT)的定义出发,讨论了GFT的各种性质.给出了GFT与离散富氏变换(DFT)的关系.提出了一种采用FFT的GFT快速算法.     

快速傅里叶变换的误差分析

分析了按时间抽取(DIT)基-2快速傅里叶变换(FFT)的误差,数据格式为二进制补码.给出了蝶形运算误差分析模型,利用FFT信号流图的特点,针对截断、舍入和收敛舍入3种量化方法,得到了准确的定点和块浮点两种FFT算法的均方误差上下限.最后给出了噪信比结果,并用Matlab对其进行了仿真,结果表明,块浮点FFT算法优于定点FFT算法,舍入和收敛舍入量化方法优于截断量化方法.     

基于CPLD实现可扩展(I)FFT处理器的设计

提出了基于CPLD(复杂可编程逻辑器件)实现傅立叶变换点数可灵活扩展的高速FFT处理器的结构设计以及各功能模块的算法实现,包括高组合数FFT算法的流水线实现结构、读/写RAM地址规律、补码实现短点数FFT阵列处理结构以及补码实现CORDIC(坐标旋转数字计算机)算法的流水线结构等,输入数据速率为20 MHz时,1024点FFT运算时间约为50 us.     

基于FFT加窗插值算法的应用研究

快速傅里叶变换(FFT)算法被广泛应用于电力系统谐波检测,但频谱泄漏、栅栏效应一直是影响测量准确性的重要因素,为此提出了一种FFT加窗插值算法.通过加窗函数、插值修正函数,对FFT算法进行优化,并利用谐波分析的试验实例进行了验证,计算结果表明:加窗加插值FFT算法,可以提高谐波检测精度,达到测量要求,满足电力系统谐波检测需求.     

基于FPGA架构的可变点FFT处理器设计与实现

通过对传统的基-4快速Fourier变换(FFT)算法进行优化, 降低基 4算法的复杂度, 使其具有基-2算法的蝶形结构. 采用优化后的基-4/2混合基算法及流水线基-2²单路延时反馈(R2²SDF)结构设计可变点FFT处理器, 并对输出结果进行功能和信号仿真验证. 结果表明, 该处理器的有效性和执行效率均表现良好.     

基于图形处理器硬件加速的高精度医学图像融合算法

提出一种基于图形处理器(GPU)硬件加速的频域非下采样轮廓波变换(FNSCT)算法.该算法构造了更加简单、快速的频域非下采样轮廓波变换,有效消除了传统小波变换以及轮廓波变换应用于图像融合算法时引起的振铃和伪吉布斯现象.结合GPU在并行大规模浮点数及快速傅里叶变换(FFT)上的高速运算能力,解决了非下采样轮廓波变换(NSCT)速度慢的问题,实现了一种高精度的医学图像融合加速算法.     

鳞状因子循环线性系统的快速Hartley算法

利用快速Hartley变换算法求解鳞状因子循环实线性方程组,该算法比快速傅立叶变换(FFT)减少近一半的计算量.     

OFDM/DMT中一种基于DIT-DHT的高效率FFT/IFFT结构

提出了一种基于按时间抽取(DIT)离散哈特莱变换(DHT)的快速傅里叶变换(FFT)结构,运算过程均为实数操作.与复数FFT相比,该结构可以节省1/2的RAM并且需要更少的乘法器和加法器.这种FFT/IFFT结构适用于ADSL/VDSL、DAB/DVB、WLAN及其他OFDM/DMT应用和实数FFT应用中.     

消除线性误差的实时TE包络估计算法

为了消除子带FFT(快速傅里叶变换)的线性误差对TE(真实包络估计器)实时算法的影响,提出了一种改进算法.首先推导出累加型TE算法;然后通过累加型TE算法,分析发现线性误差的叠加使估计包络产生较大误差,迭代收敛速度减慢;最后提出一种采用修正因子消除子带FFT变换线性误差影响的改进型TE实时算法.测试表明:改进算法提取的频谱包络更加逼近真实包络,改进算法所提取包络的对数谱失真、谱平坦度测度均小于原实时算法所提取包络,且改进算法的收敛速度更快.     

FFT在CT图像重建中的应用

本文阐述利用快速傅里叶变换(FFT)进行CT图像重建的算法(即FFT算法)的原理及实现该算法的软件设计。为了提高重建图像的精度,又利用FFT填充特性对算法加以改进,还研究了FFT算法过程中的相位修正问题,最后给出了FFT算法对实验数据的重建结果。     

面向LTE的超低复杂度FFT处理单元设计

该文提出了一种超低复杂度的、面向长期演进(LTE)上行的快速傅里叶变换(FFT)混合基处理单元的设计与实现。由Cooley-Tukey算法与质因数算法,LTE上行所需FFT可以分解到基2,3,5上。该文基于Winograd傅里叶变换设计了FFT处理单元,利用折叠技术对多模下FFT进行了算法单元复用,利用正则符号数(CSD)乘法结合树形结构与Horner法则优化其中的乘法器结构。相比已有方法,关键路径时间降低16.7,乘法器面积降低78.9,总面积降低62.1。     

Hankel矩阵的离散Cosine变换的快速算法

在图像和信号处理研究邻域．经常会涉及到结构矩阵的离散sine、快速傅里叶变换(FFT)及离散cosine变换．献[6]的作利用FFT给出了离散cosine变换的一个算法．计算变换矩阵的M个元素所需的计算量和存贮空间分别为O(N^2log N) O(M)和O(N^2)．本利用Hankel矩阵的结构特点导出一递推关系式(见式(8))．给出了Hankel矩阵的离散cosine变换(DCT)的一个快速算法．该算法所需要的存贮空间为O(N)．计算变换矩阵的M个元素所需的计算量为O(NlogN) O(M)．