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fft

快速傅里葉變換(fastFouriertransform),即利用計算機計算離散傅里葉變換(DFT)的高效、快速計算方法的統(tǒng)稱,簡稱fft。快速傅里葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。采用這種算法能使計算機計算離散傅里葉變換所需要的乘法次數(shù)大為減少,特別是被變換的抽樣點數(shù)N越多,fft算法計算量的節(jié)省就越顯著。
  • 16位定點fft-DSP的FPGA實現(xiàn)

    16位定點fft-DSP的FPGA實現(xiàn),相關(guān)代碼和實用說明

    標簽: fft-DSP FPGA 定點

    上傳時間: 2013-08-21

    上傳用戶:ljt101007

  • 用fpga實現(xiàn)dsp 的fft算法 其中有幾個文檔文件和用vhdl寫的1024點的fft代碼

    用fpga實現(xiàn)dsp 的fft算法 其中有幾個文檔文件和用vhdl寫的1024點的fft代碼

    標簽: fft fpga 1024 vhdl

    上傳時間: 2013-08-22

    上傳用戶:ukuk

  • fft處理器的FPGA設(shè)計,詳細論證設(shè)計方案

    fft處理器的FPGA設(shè)計,詳細論證設(shè)計方案,希望對大家有所幫助。

    標簽: FPGA fft 處理器 設(shè)計方案

    上傳時間: 2013-08-23

    上傳用戶:ouyangtongze

  • 基于FPGA的快速并行fft及其在空間太陽望遠鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

    基于FPGA的快速并行fft及其在空間太陽望遠鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

    標簽: FPGA fft 并行 圖像

    上傳時間: 2013-08-28

    上傳用戶:lgnf

  • 采用按時間抽選的基4原位算法和坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字式計算機(CORDIC)算法實現(xiàn)了一個fft實時譜分析系統(tǒng)

    采用按時間抽選的基4原位算法和坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字式計算機(CORDIC)算法實現(xiàn)了一個fft實時譜分析系統(tǒng)。整個設(shè)計采用流水線工作方式,保證了系統(tǒng)的速度,避免了瓶勁的出現(xiàn);整個系統(tǒng)采用FPGA實現(xiàn),實驗表明,該系統(tǒng)既有DSP器件實現(xiàn)的靈活性又有專用fft芯片實現(xiàn)的高速數(shù)據(jù)吞吐能力,可以廣泛地應(yīng)用于數(shù)字信號處理的各個領(lǐng)域。

    標簽: CORDIC fft 算法 旋轉(zhuǎn)

    上傳時間: 2013-09-01

    上傳用戶:731140412

  • 說明如何在FPGA中實現(xiàn)fft

    說明如何在FPGA中實現(xiàn)fft

    標簽: FPGA fft

    上傳時間: 2013-09-05

    上傳用戶:13686209316

  • 用fpga實現(xiàn)fft

    用fpga實現(xiàn)fft

    標簽: fpga fft

    上傳時間: 2013-09-06

    上傳用戶:菁菁聆聽

  • 信號處理中fft的應(yīng)用

    信號處理中fft的應(yīng)用

    標簽: fft 信號處理

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:yanqie

  • fft算法在電網(wǎng)諧波檢測中的應(yīng)用

    影響數(shù)字信號處理發(fā)展的最主要因素之一就是處理速度。DFT使計算機處理頻域信號成為可能,但當N很大時,直接計算N點DFT的計算量非常大。fft可使DFT的運算量下降幾個數(shù)量級,從而使數(shù)字信號處理的速度大大提高。本文介紹了如何利用高性能數(shù)字信號處理器實現(xiàn)fft算法,給出了程序流程圖及關(guān)鍵程序源碼。該算法采用基2 fft算法,參數(shù)計算主要采用查表法,計算量小,實時性高。在電網(wǎng)諧波檢測應(yīng)用中表明,該方法既能有效地檢測出電網(wǎng)諧波,又能滿足實時性要求。

    標簽: fft 算法 電網(wǎng)諧波 檢測

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:asaqq

  • 線性卷積和線性相關(guān)的fft算法

    線性卷積和線性相關(guān)的fft算法:一 實驗?zāi)康? 1:掌握fft基2時間(或基2頻率)抽選法,理解其提高減少乘法運算次數(shù)提高運算速度的原理。 2:掌握fft圓周卷積實現(xiàn)線性卷積的原理 二 實驗內(nèi)容及要求 1.對N=2048或4096點的離散時間信號x(n),試用Matlab語言編程分別以DFT和fft計算N個頻率樣值X(k), 比較兩者所用時間的大小。  2.對N/2點長的x(n)和N/2點長的h(n),試用Matlab語言編程實現(xiàn)以圓周卷積代替線性卷積,并比較圓周卷積法和直接計算線性卷積兩者的運算速度。 三預(yù)做實驗 1.fft與DFT計算時間的比較        (1)fft提高運算速度的原理        (2)實驗數(shù)據(jù)與結(jié)論 2.圓周卷積代替線性卷積的有效性實驗        (1)圓周卷積代替線性卷積的原理        (2)實驗數(shù)據(jù)和結(jié)論 fft提高運算速度的原理  fft算法將長序列的DFT分解為短序列的DFT。N點的DFT先分解為2個N/2點的DFT,每個N/2點的DFT又分解為N/4點的DFT,等等。最小變換的點數(shù)即所謂的“基數(shù)”。因此,基數(shù)為2的fft算法的最小變換(或稱蝶型)是2點的DFT。一般地,對N點fft,對應(yīng)于N個輸入樣值,有N個頻域樣值與之對應(yīng)。

    標簽: fft 線性卷積 線性 算法

    上傳時間: 2013-10-26

    上傳用戶:erkuizhang

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