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。     

GNSS接收机抗干扰电路的硬件实现

针对全相位FFT/FFT(apFFT/FFT)综合相差法硬件资源和功耗大的问题,基于FFT算法求解最大峰值谱线位置仅与各谱线峰值相对大小有关的特点,提出一种用于减少FFT电路面积的阈值判断移位方法.首先对apFFT/FFT综合相差法与修正Rife算法进行性能比较;然后利用阈值判断移位方法对apFFT/FFT综合相差法硬...     

基于OFDM技术FFT的FPGA研究

本文对快速傅立叶变换,基本运算单元,蝶形运算的位数,8k点FFT实现,FFT模块实现IFFT等几方面阐述了基于OFDM技术的FFT的设计思路,给出了FFT实现的总体框架,并对存储器的控制,运算模块,FFT的地址,旋转因子,数据的锁存进行了硬件的设计,通过Matlab工具箱中的FFT函数进行了仿真.     

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.     

一种改进的FFT算法

结合基 2 FFT算法、WFTA算法和 PFA算法各自的优点 ,提出了一种改进的FFT算法 .当 N =2 m 时 ,采用基 2 FFT和 WFTA算法相结合计算 FFT;当 N =2 m× N时 ,采用基 2 FFT、WFTA和 PFA算法相结合计算 FFT.该算法运算量少、结构简便且对基 2和非基 2长度的 DFT都适合     

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。     

基于ITER测试平台的谐波—间谐波测量方法

为了解决传统FFT所存在的频谱泄露问题,将双谱线加窗插值FFT和全相位FFT两种方法对信号的谐波和间谐波进行分析,并将两者的分析结果进行比较。仿真结果表明,全相位FFT对于谐波和间谐波的相位分析相对于双谱线加窗插值FFT更加准确,幅度需要进行校正。     

定点FFT在TS201上的高效实现

针对美国模拟器件公司(ADI)推出的ADSP-TS201内部的DRAM存储器不适合标准结构快速傅里叶变换(FFT)对随机读写存储器要求的问题,采用SingLeton结构FFT,并给出了采用该结构FFT的程序流程,选择TS201内部适合定点FFT实现的汇编指令,通过合理安排指令并行和软件流水,在TS201上对定点FFT进行了高效实现.实例验证结果表明,完成32 K点FFT只需要0.46 ms,可用于GPS系统P码直捕的快速实现.     

基于超标量处理器的高效FFT映射方法

针对超标量处理器的结构特点,研究新的映射方法,实现高效FFT运算.对现代超标量结构处理器进行建模,分析FFT算法在其上执行情况,得出内存访问是FFT算法执行的关键点.并进一步对FFT的内访问过程进行建模分析,最终实现了一种基于cache优化的高效FFT映射方法,该方法将FFT进行拆分实现,充分发挥了cache的作用,进而提高了处理性能.最后在ADI公司的TS201数字信号处理器上,以该映射方法为指导实现了基2FFT算法,实验结果显示在处理点数超出cache容量时,本映射方法可以大幅度提高处理性能.      

用FPGA实现FFT的一种方法

文章提出了一种用FPGA实现FFT的方法,该方法与传统的FFT实现方法相比,既可以提高整个FFT处理的速度,又可以节约很多FPGA资源。     

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.     

快速富里叶变换在织物结构分析中的应用

在计算机图像处理和横式识别领域，快速富氏变换（ＦＦＴ）技术起着非常重要的作用．织物（此文只论及机织物）的结构是由相同单元规则地排列而成的，呈现很强的周期性．这使得ＦＦＴ技术在分析织物结构特征中特别有效．本文讨论如何应用ＦＦＴ去识别织物组织、纱线密度、纬纱倾斜度等其它结构参数．     

基于Matlab GUI的离散信号谐波分析

通过分析周期信号的傅里叶级数和傅里叶变换的关系,为谐波分析提供理论依据。由于存在频谱泄露和栅栏效应,使用快速傅里叶变换(FFT)进行谐波分析时计算精度不高。为此,本文提出采用频域采样点数等于离散信号长度的离散傅里叶变换(DFT)进行谐波分析,可以有效的减小频谱泄露和栅栏效应带来的影响。通过模拟分析,验证了相比于FFT算法,该算法具有较高的计算精度。最后,基于该算法,使用MATLAB GUI制作了一款具有界面友好且便于数据处理的谐波分析软件,其中包含误差计算模块。利用该软件对多个信号进行谐波分析并计算误差,结果表明,误差的均方差和标准差均较小,由此进一步证实该算法是有效的。     

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...     

计算机控制中数字滤波器的工程设计方法

本文结合一个工业控制对象,提出了一种设计数字滤波器的工程方法。首先利用FFT方法对有用信号与噪声进行频率与幅值的定量分析,根据分析结果利用成熟的模拟网络理论设计相应模拟滤波器的传递函数,然后从模拟滤波器映射(变换)成数字滤波器。最后利用软件对所设计的数字滤波器进行检验。同时本文还给出了一个计算机辅助设计Butterwor-th低通数字滤波器的程序。     

数字式胎儿心率计的设计与实现

提出一种对胎儿心动信号做实时处理的方法。利用快速傅氏变换在频域上直接从多普勒信号中求得胎儿心率、采用该方案的袖珍式胎儿监护仪具有较强的抗干扰能力,硬件简单、适应性强,应用结果表明本方法具有检测成功率高和运算快速的特点。     

超短波跳频信号的侦察方案探讨

随着跳频通信的使用日益广泛，外军装备跳频电台的数量日益增多，对宽带范围内跳频信号的侦察已迫在眉睫。针对现代超短波跳频信号的侦察，本文提出了跳频信号侦察的一种方案——软件无线电台，接着简要地介绍了压缩接收机、信道化接收机、声光接收机、FFT数字接收机的优缺点，最后提出了两种新的组合侦察方案，并对最后一种侦察方案进行了实验研究。     

基于Tektronix数字存储示波器的数字信号处理方法研究

提出了一种用带FFT功能的数字存储示波器研究信号处理的方法.利用数字示波器的显示功能,通过时基放大、改变量化电平数值、快速傅立叶变换、加窗等方法对数字信号的采样、混叠、量化、频谱泄漏等抽象概念进行了分析.直观地从时域与频域展示了各种频谱效应,直接测量获得了信号相关参数,避免了实验过程中大量的数据处理,特别是FFT功能,省略了繁琐的数学计算,是一种直观可行的实验研究新方法.     

基于小波和傅立叶变换的纱线波谱图计算

采用离散小波变换与快速傅立叶变换相结合的方法,先对纱线信号进行小波分解,再对各子带信号作快速傅立叶变换,从而得到各子带信号的频谱。截取相应频段,并在同一图形上显示,然后将各频率成分转换成相应的各波长分量,得到纱线波谱图。     

基于FFT的互感式电流信号检测装置的设计

为解决对电路中电流信号的实时监测及谐波分析问题,利用传感器技术设计出一套高精度基于FFT( Fast Fourier Transform) 的互感式电流信号检测装置。该装置可对环路电流信号进行非接触式测量,硬件电路包括互感式电流传感器和检波电路,软件部分以STM32 为主控制器,对信号进行傅立叶变换得到频率和幅度信息。这种以微处理器为核心的测量装置可以实现测量自动化和功能多样化,在工业领域具有一定的应用价值。经实验检测,该系统的频率分辨率可达到1 Hz,幅度分辨率可达到0． 5 mA,测量电流信号频率误差小于2% ,幅度误差小于5%。