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     

FPGA实现流水线结构的FFT处理器

针对高速实时信号处理的要求,介绍了用现场可编程逻辑阵列(FPGA)实现的一种流水线结构的FFT处理器方案.该FFT处理器能够对信号进行实时频谱分析,最高工作频率达到75 MHz.通过对采样数据进行加窗处理来减少了频谱泄漏产生的误差.为了提高FFT工作频率和节省FPGA资源,采用了由1 024点复数FFT计算2048点实数FFT的算法.此外还介绍了一种计算复数模值的近似算法.     

最大熵算法及其在频谱分析中的应用

为实现高分辨率与小方差的小子样频谱分析,在快速傅立叶变换算法基础上,引入最大熵算法,给出计算原理和算例,并与常用的FFT和BFFT软件的相应计算结果进行比较.计算实例表明,应用最大熵算法分析计算诸如海浪一类平稳各态历经的随机过程是有效的.     

高分辨率FFT-DLTS测试系统

相对地传统深能级瞬态谱（DLTS）方法,快速傅立叶变换深能级瞬态谱（FFT－DLTS）方法具有灵敏度高,分辨率高等特点,但是由于用FFT0DLTS方法在处理多能级DLTS系统时存在着系统误差从而限制了该方法的应用,论证了该误差产生的原因并提出用迭代法来解多能级的傅立叶系数谱的方法,有效地解决了传统FFT－DLTS方法所存在的问题,且能级分辨率又有显著的提高。     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术.建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系.给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法.对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究.应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小渡包时频分析仪.能实现任意信号的小波包分解和显示.最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质.     

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.     

基于FFT的快速小波算法

利用FFT实现快速卷积运算,使小波变换的每次卷积计算复杂度从O(N2logN)降为O(NlogN),从而提高快速小波变换的速度.     

FFT处理器的高密度可编逻辑器件实现

为了提高快速离散傅立叶变换（FFT）的处理速度,研究了一种宜于高密度可编逻辑器件（CLPD）实现FFT处理器的硬件结构,并利用CPLDFLEX10K设计和实现了128点FFT单片处理器,系统的仿真表明,该处理器运算结果正确,在系统时钟频率为20MHz时,128点复数FFT处理器的计算时间小于230us。研究表明：CPLD与FFT的结合将提高FFT的处理速度,从而使FFT的应用更加广泛。     

基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波与间谐波检测算法

电网谐波检测中,传统FFT算法存在的频谱泄露现象影响了检测的精度.为解决这一问题,分析和比较了全相位FFT算法与FFT算法之间的区别,将一种三谱线校正方法推广到精度更高的全相位FFT算法,并由此提出一种全相位FFT三谱线校正算法.该算法利用频谱峰值频点周围三根谱线信息构造频率偏移量修正公式,进而获得全相位FFT幅值和频率校正值,并利用全相位FFT的相位不变性直接获得信号相位.通过与FFT三谱线插值算法、全相位FFT双谱线校正算法和全相位FFT双谱线插值算法对比,结果表明该全相位算法具有更好的谐波和间谐波检测精度,并且抗白噪声能力更强.     

快速傅立叶变换在数字信号处理器中的实现

介绍了几种快速FFT算法的比较,对基-2FFT算法的特点进行了研究和总结,详细论证了FFT在数字信号处理器中实现需要解决的关键技术问题.给出了FFT在TMA320F206数字信号处理器上实现的流程图.最后通过试验验证了所述方法的正确性.