快速傅里叶变换FFT

快速傅里叶变换（FFT）的DSP实现

（天津大学电子信息工程学院）

摘要：本文介绍了快速傅里叶变换（FFT）的快速高效的原理及实现方法，对快速傅立叶变换（FFT）的特点进行了研究和总结。对于快速傅立叶变换（FFT） 在TMS320C54X系列数字信号处理器（DSP）实现中出现的计算溢出等问题进行了分析并提出了解决方法，同时据此使用DSP实现了快速傅立叶变换（FFT）。 关键词：数字信号处理；快速傅立叶变换；反序；计算溢出

1 引言：

傅里叶变换是一种将信号从时域变换到频域的变换方式，在语音处理、图像处理、信号处理领域中都发挥了极大的作用，是一种重要的分析工具。离散傅里叶变换（DFT）是连续傅里叶变换在离散系统中的表现形式，具有非常广泛的应用。但是由于DFT的计算量很大，因此在很长一段时间里其应用受到限制。快速傅里叶变换（FFT）是实现普通离散傅里叶变换的一种高效方法，快速傅里叶变换（FFT）的出现使得傅里叶变换在实际中得到了广泛的应用。

快速傅里叶变换并不是一种新的变换，它是离散傅里叶变换的一种快速算法。它是DSP领域中的一项重大突破。由于考虑了计算机和数字硬件实现的约束条件，研究了有利于机器操作的运算结构，使DSP的计算时间缩短了一到两个

第4章 快速傅里叶变换

第四章 快速傅里叶变换

第4章 快速傅里叶变换

4.1 4.2

引言 直接计算DFT的问题及改进的途径

4.34.4 4.5 4.6 4.7

按时间抽取(DIT)的基2-FFT算法按频率抽取(DIF)的基2-FFT算法 离散傅里叶反变换(IDFT)的快速计算方法 线性卷积的FFT算法——快速卷积 FFT的其他应用

第4章 快速傅里叶变换

本章学习目标理解按时间抽选的基-2FFT算法的算法原理、运算 流图、所需计算量和算法特点

理解按频率抽选的基-2FFT算法的算法原理、运算流图、所需计算量和算法特点 了解IFFT算法 理解线性卷积的FFT算法及分段卷积算法

第4章 快速傅里叶变换

4.1 引 言快速傅里叶变换(FFT)并不是一种新的变换， 而是 离散傅里叶变换(DFT)的一种快速算法。  由于有限长序列在其频域也可离散化为有限长序列， 因此离散傅里叶变换(DFT)在数字信号处理中是非常有 用的。例如，在信号的频谱分析、 系统的分析、 设计和 实现中都会用到DFT的计算。 但是，在相当长的时间里， 由于DFT的计算量太大，即使采用计算机也很难对问题进 行实时处理，所以并没有得到真正的运用。 直到1965年

首次发现了DFT运算的一种快速算法以

实验报告

课程名称： 信号分析与处理 指导老师： 成绩：__________________

实验名称：离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 实验类型： 基础实验 同组学生姓名：

第二次实验 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换

一、实验目的

1.1掌握离散傅里叶变换（DFT）的原理和实现；

1.2掌握快速傅里叶变换（FFT）的原理和实现，掌握用FFT对连续信号和离散信号进行谱分析的方法。 1.3 会用Matlab软件进行以上练习。

二、实验原理

2.1关于DFT的相关知识

序列x(n)的离散事件傅里叶变换（DTFT）表示为

X(e)?装 j?n????x(n)e??j?n，

如果x(n)为因果有限长序列，n=0,1,...,N-1，则x(n)的DTFT表示为

订 j?X(e)??x(n)e?j?n，

n?0N?1线 x(n)的离散傅里叶变换（DFT）表达式为

X(k)??x(n)en?0N?1?j2?nkN(k?0,1,...,N?1)，

序列的N点DFT是序列DTFT在频率区间[0,2π]上的N点灯间隔采样，采样间隔为2π/N。通过DFT，可以完成由一组有限个信号采样值

实验报告

课程名称： 信号分析与处理 指导老师： 成绩：__________________

实验名称：离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 实验类型： 基础实验 同组学生姓名：

第二次实验 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换

一、实验目的

1.1掌握离散傅里叶变换（DFT）的原理和实现；

1.2掌握快速傅里叶变换（FFT）的原理和实现，掌握用FFT对连续信号和离散信号进行谱分析的方法。 1.3 会用Matlab软件进行以上练习。

二、实验原理

2.1关于DFT的相关知识

序列x(n)的离散事件傅里叶变换（DTFT）表示为

X(e)?装 j?n????x(n)e??j?n，

如果x(n)为因果有限长序列，n=0,1,...,N-1，则x(n)的DTFT表示为

订 j?X(e)??x(n)e?j?n，

n?0N?1线 x(n)的离散傅里叶变换（DFT）表达式为

X(k)??x(n)en?0N?1?j2?nkN(k?0,1,...,N?1)，

序列的N点DFT是序列DTFT在频率区间[0,2π]上的N点灯间隔采样，采样间隔为2π/N。通过DFT，可以完成由一组有限个信号采样值

实验七快速傅里叶变换实验

2011010541 机14林志杭

一、实验目的

1 ?加深对几个特殊概念的理解：“采样”……“混叠”；“窗函数”(截断)……“泄漏”;

“非整周期截取”……“栅栏”。

2 ?加深理解如何才能避免“混叠”，减少“泄漏”，防止“栅栏”的方法和措施以及估计这些因素对频谱的影响。

3 ?对利用通用微型计算机及相应的FFT软件，实现频谱分析有一个初步的了解。

二、实验原理

为了实现信号的数字化处理，利用计算机进行频谱分析一一计算信号的频谱。由于

计算机只能进行有限的离散计算(即DFT),因此就要对连续的模拟信号进行采样和截断。

而这两个处理过程可能引起信号频谱的畸变，从而使DFT的计算结果与信号的实际

频谱有误差。有时由于采样和截断的处理不当，使计算出来的频谱完全失真。因此在时域处理信号时要格外小心。

时域采样频率过低，将引起频域的“混叠”。为了避免产生“混叠”，要求时域采样时必须满

足采样定理，即：采样频率fs必须大于信号中最高频率fc的2倍(fs> 2fc)。因此在信号

数字处理中，为避免混叠，依不同的信号选择合适的采样频率将是十分重要的。

频域的“泄漏”是由时域的截断引起的。时域的截断使频域中本来集中的能量向它的邻域扩

散(如由一个3( f)变成一个

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3-2 非正弦周期函数展开成傅里叶级数

周期信号是定义在(-∞,∞)区间，每隔一定时间一般表示为

，按相同规律重复变化的信号。

式中，为该信号的重复周期，其倒数称为该信号的频率，记为

或角频率

对于非正弦周期函数，根据定理3-1，可以用在区间集来表示。下面讨论几种不同形式的表示式。

内完备的正交函数

一、 三角函数表示式

由上节讨论可知，三角函数集

内为完备正交函数集。根据定理3-1，对于周期为

都可以精确地表示为

在区间

的一类信号(函数)中任一个信号

的线性组合，即对于

有

由式(3-10)，得

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式(3-13)称为周期信号

的三角型傅里叶级数展开式。从数学上讲，当周期信号

满足狄里赫利条件时才可展开为傅里叶级数。但在电子、通信、控制等工程技术中的周期信号一般都能满足这个条件，故以后一般不再特别注明此条件。

若将式(3-13)中同频率项加以合并，还可写成另一种形式，即

比较式(3-13)和式(3-15)，可看出傅里叶级数中各量之间有如下关系：

式(3-15)称为周期信号的余弦型傅里叶级数展开式。

式(3-13)和式(3-15)表明，任何周期

Matlab中,对信号进行傅里叶变换而后进行傅里叶逆变换,观察信号的误差。

Matlab傅里叶变换傅里叶逆变换 %% 信号经过傅里叶变换然后进行傅里叶逆变换后信号的变化

clear all;clc;

%------Author&Date------

%Author:

%Date: 2013/07/31

%========================================================================== Fs=8e3; %采样率

t=0:1/Fs:1; %采样点

len=length(t); %采样长度

f1=10; %频率1

f2=100; %频率2

f3=1000; %频率3

A1=1; %幅度1

A2=0.8; %幅度2

A3=0.3; %幅度3

MaxS=A1+A2+A3; %信号幅度的最大值

signal=A1*sin(2*pi*f1*t)+A2*sin(2*pi*f2*t)+A3*

实验一 快速傅里叶变换及其应用

一、实验目的

1．在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉FFT子程序。

2．熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。

3.了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题以便在实际中正确应用FFT。

4．熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积的方法。

二、实验原理与方法

在各种信号序列中，有限长序列信号处理占有很重要地位，对有限长序列，我们可以使用离散Fouier变换(DFT)。这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现，当序列x(n)的长度为N时，它的DFT定义为：

反变换为：

有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列Fourier变换的等距采样，因此可以用于序列的谱分析。

FFT并不是与DFT不同的另一种变换，而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。它是对变换式进行一次次分解，使其成为若干小点数的组合，从而减少运算量。常用的FFT是以2为基数的，其长度

。它的效率高，程序简单，

使用非常方便，当要变换的序列长度不等于2的整数次方时，为了使用以2为基数的FFT，可以用末位补零的方法，使其长度延长至2的整数次方。

(一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能产生

《数字信号处理》

课程设计报告

按频率抽取的DFT快速算法分析及MATLAB实现

专 业： 通信工程

班 级： 组 次： 姓 名： 学 号：

目录

摘 要…………………………………………………………………… 1 关键字……………………………………………………………………1 0 引言……………………………………………………………………1 1 按频率抽取的DFT快速算法原理……………………………………1 2 DIF-FFT的运算规律及编程思想……………………………………2 2.1 原位计算…………………………………………………………2 2.2 序列的倒序………………………………………………………2 2.3 旋转因子的变换规律……………………………………………2 2.4 蝶形运算规律……………………………………………………4 2.5 编程思想及程序框图……………………………………………4 3 DIF-FFT算法运算量分析……………………………………………5 4 MATLAB程序

快速傅立叶变换(FFT)算法实验

摘要：FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。这种算法大大减少了变换中的运算量，使得其在数字信号处理中有了广泛的运用。本实验主要要求掌握在CCS环境下用窗函数法设计FFT快速傅里叶的原理和方法；并且熟悉FFT快速傅里叶特性；以及通过本次试验了解各种窗函数对快速傅里叶特性的影响等。 引言：

快速傅里叶变换FFT是离散傅里叶变换DFT的一种快速算法。起初DFT的计算在数字信号处理中就非常有用，但由于计算量太大，即使采用计算机也很难对问题进行实时处理，所以并没有得到真正的运用。1965年J.W.库利和T.W.图基提出快速傅里叶变换，采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。从此，对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。FF