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Timer+ADC+DMA+快速傅里叶变换(FFT)

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简介:
本项目结合了定时器、模数转换器及直接存储器访问技术,并运用快速傅里叶变换算法,实现高效信号处理与分析。 使用定时器触发ADC并通过DMA搬运数据来进行FFT运算。

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客服
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  • Timer+ADC+DMA+FFT
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    本项目结合了定时器、模数转换器及直接存储器访问技术,并运用快速傅里叶变换算法,实现高效信号处理与分析。 使用定时器触发ADC并通过DMA搬运数据来进行FFT运算。
  • DMA+ADC+TIMER+
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    本项目集成了直接内存访问(DMA)、模数转换器(ADC)和定时器(TIMER),并采用快速傅里叶变换算法,高效处理信号采集与频谱分析。 使用TIMER定时器触发ADC采集,并将采集的数据通过DMA传送出来,在连续采集1024个点后进行一次FFT运算。这样可以精确定时地进行连续多样的数据采集,利用内部DSP库执行FFT计算能够得到精确的结果。
  • 1024点FFT
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    本简介探讨了1024点FFT(快速傅里叶变换)算法的应用与优化,旨在提高信号处理和数据分析中的计算效率。 1. 在Foundation内部创建一个新的项目。 2. 将FFT设计文件解压缩到新创建的项目目录中。 3. 使用Foundation HLD编辑器打开VHDL文件fftwrap.vhd。 4. 通过在Project菜单栏选项中选择Create Macro,在HDL编辑器内生成一个宏符号。这将创建可以在Foundation原理图设计流程中使用的符号。 5. 启动Foundation原理图编辑器。 6. 在步骤4中的操作会生成名为fftwrap的符号,该符号现在应该已经在Foundation组件库中可用。此符号与fftwrap.vhd文件相关联,并且后者实例化了xfft1024.ngo。将这个符号插入到你的原理图中。FFTWRAP的宏属性应设置为:$BUSDELIMITER =< $DEF=VHDL $FILE=FFTWRAP.VHD。 7. 按照数据表仔细地连接FFT核心与设计其余部分,特别注意设备IOBs中的数据总线和地址总线寄存器。
  • MATLAB中的(FFT)
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    本教程深入介绍如何在MATLAB中实现快速傅里叶变换(FFT),包括基本原理、代码示例及应用场景解析。 快速傅氏变换(FFT)是离散傅氏变换的一种高效算法,它通过利用离散傅立叶变换的奇偶性、虚实特性等性质对算法进行优化而得到。
  • MATLAB FFT代码
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    本段内容提供了一组用MATLAB编写的FFT(快速傅里叶变换)代码示例,适用于信号处理和数据分析中的频谱分析。 Matlab 快速傅里叶变换(FFT)代码。信号处理详细注释,保证能够运行。包含时域图像、频域图像、双边谱和单边谱的展示。附有一份数据供参考,方便查看数据样式,并可根据提供的数据格式编辑自己的数据后直接使用。
  • C#中的(FFT)
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    本文介绍了在C#编程语言中实现快速傅里叶变换(FFT)的方法和技术,帮助读者理解如何利用该算法进行高效的数据处理与分析。 C#源代码实现快速傅里叶变换(FFT),计算结果与Matlab相同。
  • 1024点FFT.zip
    优质
    本资源提供了实现1024点FFT(快速傅里叶变换)算法的代码和文档,适用于信号处理与频谱分析。 1024点FFT快速傅立叶变换的Verilog代码文件名为1024fftverilog代码 1024点FFT快速傅立叶变换.zip。
  • 2048点(FFT).zip
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    本资源提供了一个高效的算法实现,用于计算2048点的快速傅里叶变换(FFT)。适用于信号处理和数据分析等领域。 使用Code Composer Studio实现2048点的FFT变换。.out文件存储的是功率谱数据,输入数据存放在以d_input为起始地址的内存单元中,FFT变换的结果存放于以fft_data为起始地址的内存单元内,而功率谱则保存在从fft_out开始的存储区域里。
  • 深入解析FFT
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    简介:本文将全面探讨快速傅里叶变换(FFT)技术,包括其原理、算法实现及其在信号处理和数据压缩等领域的应用。 信号处理FFT的参考书介绍了FFT的起源、时间抽取法、频率抽取法以及混合基FFT算法等内容。
  • VB中实现(FFT)
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    本文介绍了在Visual Basic环境中实现快速傅里叶变换(FFT)的方法和技术,帮助读者掌握FFT算法的具体应用与优化。 在VB平台上实现了一个简单的FFT(快速傅里叶变换)算法,该算法简单且实用。