基于DSP的FFT实现课程设计(论文)__精品.doc

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 第1章 绪论 1 1.1 DSP简介 1 1.2设计目的 1 1.3设计内容 1 1.4设计原理 1 1.5 FFT算法的DSP实现过程 2 第2章 硬件实现 4 2.1系统的硬件设计 4 2.2原理图的设计 5 第3章 软件设计 7 3.1 FFT运算及存储分配 7 3.2设计流程图 8 第4章 系统仿真 9 4.1 FFT实现的方法 9 4.2程序运行结果 9 第5章 总结 12 致 谢 13 参考文献 14 附录 源程序 15 第1章 绪论 1.1 DSP简介 数字信号处理(Digital Signal Processing，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 用汇编语言进行编程，实现运算，对输入信号进行频谱分析。 快速傅氏变换是离散傅氏变换的快速算法， 对于有限长离散数字信号{x[n]}，0 n N-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，防止中间结果的溢出的方法是对中间数值归一化。为了避免对每级都进行归一化会降低运算速度，最好的方法是只对可能溢出的进行归一化，而不可能溢出的则不进行归一化。 由DFT的定义可以看出，在x[n]为复数序列的情况下，完全直接运算N点DFT需要（N-1）2次复数乘法和N（N-1）次加法。因此，对于一些相当大的N值（如1024）来说，直接计算它的DFT所作的计算量是很大的。FFT的基本思想在于，将原有的N点序列序列分成两个较短的序列，这些序列的DFT可以很简单的组合起来得到原序列的DFT。例如，若N为偶数，将原有的N点序列分成两个（N/2）点序列，那么计算N点DFT将只需要约[(N/2)2 ·2]=N2/2次复数乘法。即比直接计算少作一半乘法。因子（N/2）2表示直接计算（N/2）点DFT所需要的乘法次数，而乘数2代表必须完成两个DFT。上述处理方法可以反复使用，即（N/2）点的DFT计算也可以化成两个（N/4）点的DFT（假定N/2为偶数），从而又少作一半的乘法。这样一级一级的划分下去一直到最后就划分成两点的FFT运算的情况。 1.5 FFT算