DFT(Discrete Fourier Transformation)是數(shù)字信號(hào)分析與處理如圖形、語(yǔ)音及圖像等領(lǐng)域的重要變換工具，直接計(jì)算DFT的計(jì)算量與變換區(qū)間長(zhǎng)度N的平方成正比。當(dāng)N較大時(shí)，因計(jì)算量太大，直接用DFT算法進(jìn)行譜分析和信號(hào)的實(shí)時(shí)處理是不切實(shí)際的。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation，簡(jiǎn)稱FFT)使DFT運(yùn)算效率提高1～2個(gè)數(shù)量級(jí)。其原因是當(dāng)N較大時(shí)，對(duì)DFT進(jìn)行了基4和基2分解運(yùn)算。FFT算法除了必需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器ram和旋轉(zhuǎn)因子rom外，仍需較復(fù)雜的運(yùn)算和控制電路單元，即使現(xiàn)在,實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)的FFT仍然是很困難。本文提出的FFT實(shí)現(xiàn)算法是基于FPGA之上的，算法完成對(duì)一個(gè)序列的FFT計(jì)算，完全由脈沖觸發(fā)，外部只輸入一脈沖頭和輸入數(shù)據(jù)，便可以得到該脈沖頭作為起始標(biāo)志的N點(diǎn)FFT輸出結(jié)果。由于使用了雙ram，該算法是流型(Pipelined)的，可以連續(xù)計(jì)算N點(diǎn)復(fù)數(shù)輸入FFT，即輸入可以是分段N點(diǎn)連續(xù)復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT對(duì)于算法本身來(lái)說(shuō)是無(wú)關(guān)緊要的，因?yàn)閮煞N情況下只是存儲(chǔ)器的讀寫(xiě)地址有所變動(dòng)而已，不影響算法的結(jié)構(gòu)和流程，也不會(huì)對(duì)算法復(fù)雜度有何影響。
