DFT(Discrete Fourier Transformation)是數(shù)字信號分析與處理如圖形、語音及圖像等領(lǐng)域的重要變換工具，直接計算DFT的計算量與變換區(qū)間長度N的平方成正比。當(dāng)N較大時，因計算量太大，直接用DFT算法進(jìn)行譜分析和信號的實(shí)時處理是不切實(shí)際的。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation，簡稱FFT)使DFT運(yùn)算效率提高1～2個數(shù)量級。其原因是當(dāng)N較大時，對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，算法完成對一個序列的FFT計算，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對于算法本身來說是無關(guān)緊要的，因為兩種情況下只是存儲器的讀寫地址有所變動而已，不影響算法的結(jié)構(gòu)和流程，也不會對算法復(fù)雜度有何影響。
標(biāo)簽：
Transformation
Discrete
Fourier
DFT
上傳時間：
2016-04-12
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