基于DSP的FFT实现【实用文档】doc文档可直接使用可编辑，欢迎下载课程设计(论文）题目名称基于ＤSP的FFＴ的实现课程名称专业课程设计Ⅱ学生姓名学号系、专业信息工程系通信工程指导教师2０１4年4月27日摘要随着计算机和微电子技术的飞速发展,基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用。信号处理方法是当前机械设备故障诊断中重要的技术基础之一，分析结果的精确程度是诊断成功与否的关键因素。研究频谱分析是当前主要的发展方向之一.数字信号处理基本上从两个方面来解决信号的处理问题:一个是时域方法,即数字滤波；另一个是频域方法，即频谱分析.本文主要介绍了离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换，通过对ＤFT以及FFT算法进行研究,从基础深入研究和学习，掌握FＦT算法的关键。通过对DSP芯片工作原理以及开发环境的学习，掌握CCS的简单调试和软件仿真，在DＳP芯片上实现对信号的实时频谱分析。关键字:ＤSＰ;CＣS仿真软件；FFT目录ＴOＣ\o”1－3"\t”＂\h\z\ｕ第1章绪论PAＧEREF＿Toc3７２１１．１ＤSP简介PＡGEＲEＦ_Toc１1７411ＨＹPERLＩNK\l_Toc1013５１。２设计目的PAＧEＲEF＿Ｔｏc10１35１1。3设计内容PAＧEREF_Toc1７529１1．4设计原理ＰAGERＥＦ_Toc314401ＨYPERLINK\l＿Ｔoc284851.5ＦFT算法的DＳＰ实现过程PＡＧEREF_Ｔｏc２８485２第2章硬件实现PＡGEＲEF_Ｔoc205224HＹPERLINK\l_Ｔoｃ９37６2．1系统的硬件设计PAＧEＲEＦ＿Ｔoc93７64２。２原理图的设计PAGＥREＦ_Ｔoc２7６48５第3章软件设计PＡGEREF_Toc23１47HYPEＲLIＮK\l_Tｏｃ２153２3.１ＦＦT运算及存储分配PAGEＲEF_Ｔoc21532７3．2设计流程图ＰAＧEＲEF_Toc22８57８第４章系统仿真ＰＡＧEＲEF＿Toｃ286１1９HＹPERLIＮＫ\l_Toｃ283514.1FFT实现的方法PAGEREF_Toc2835１94．２程序运行结果PAGEREF＿Ｔｏc1９７77９HＹPERLINK\l＿Ｔoc３0538第5章总结ＰAＧERＥF_Toc3053812致谢PAGＥREF_Toc２4７５２13参考文献ＰAＧEREF_Toc１392１4HYPERLＩＮＫ\l_Toc2８1６9附录源程序PＡＧEＲEＦ＿Tｏｃ２８16915第１章绪论１．1DSP简介数字信号处理（DigitalSignalPｒｏcｅssiｎg，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。数字信号处理是以众多学科为理论基础，它所涉及的范围极其广泛。如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具.它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关.1。２设计目的（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;(4)学习DＳP中FFT的设计和编程思想;（5）学习使用CCＳ的波形观察器观察波形和频谱情况；(6）简要画出硬件设计电路图。1.３设计内容用DＳP汇编语言进行编程,实现ＦFT运算，对输入信号进行频谱分析。1.4设计原理快速傅氏变换(FＦT）是一种高效实现离散傅氏变换的快速算法,是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学、语音、电信、和信号处理等领域有着广泛的应用。对于有限长离散数字信号｛ｘ［n]},０nＮ—1，其离散谱{x[k］}可以由离散付氏变换(DFT）求得.可以方便的把它改写为如下形式：不难看出，WN是周期性的,且周期为Ｎ，即N的周期性是ＤＦT的关键性质之一。为了强调起见,常用表达式WN取代W以便明确其周期是N。FFT算法可以分为按时间抽取FFT和按频率抽取FＦT两大类，输入也有和复数之分，一般情况下，都假定输入序列为复数。ＦFＴ算法利用旋转因子的对称性和周期性,加快了运算速度。用定点DSP芯片实现FＦT程序时，一个比较重要的问题是防止中间结果的溢出，防止中间结果的