
Cortex-M3平台上的互相关算法进行了实现与优化。
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简介:
互相关算法在多传感器测量仪器中占据着关键地位,而快速傅里叶变换(FFT)算法则能显著加速互相关计算,尤其是在处理大量序列点数的情况下,FFT算法在速度上拥有明显的优势。尽管如此,FFT计算对CPU的处理速度仍然提出了较高的要求。通常情况下,直接执行FFT需要依赖配备浮点协处理器的CPU,这无疑会增加设备的成本和功耗。此外,CPU执行一次浮点运算所消耗的时间通常也高于整数运算。为了应对这些挑战,我们在Cortex-M3定点CPU平台上成功地实现了并优化了一系列计算函数。通过对FFT算法进行整数化处理,我们使该算法能够有效地应用于定点CPU架构。同时,我们还采取了进一步的优化措施:将旋转因子参数以及倒位序存储为数组,并采用查表法来加速计算过程;并且,充分利用参与互相关的两个原始信号均为实数序列这一特性,进一步优化了整个计算流程,从而显著地降低了整体的计算量。
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