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基于DSP 2812的FFT算法

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简介:
本研究探讨了在TI公司的TMS320C28x系列DSP(数字信号处理器)芯片TMS320F2812上实现快速傅里叶变换(FFT)算法的技术细节与优化策略,旨在提高计算效率和处理速度。 以下是经过重新整理的快速傅里叶变换(FFT)函数代码: ```cpp void FFT(float dataR[SAMPLENUMBER], float dataI[SAMPLENUMBER]) { int x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6, xx; int i, j, k, b, p, L; float TR, TI, temp; // 下面的代码用于反转序列 for (i = 0; i < SAMPLENUMBER; ++i) { x0 = x1 = x2 = x3 = x4 = x5 = x6 = 0; x0 = i & 0x01; x1 = (i / 2) & 0x01; x2 = (i / 4) & 0x01; x3 = (i / 8) & 0x01; x4 = (i / 16) & 0x01; x5 = (i / 32) & 0x01; x6 = (i / 64) & 0x01; xx = x0 * 64 + x1 * 32 + x2 * 16 + x3 * 8 + x4 * 4 + x5 * 2 + x6; dataI[xx] = dataR[i]; } for (i = 0; i < SAMPLENUMBER; ++i) { dataR[i] = dataI[i]; dataI[i] = 0; } // 下面的代码用于执行快速傅里叶变换 for (L = 1; L <= 7; L++) { b = 1; i = L - 1; while (i > 0) { b *= 2; --i; } for (j = 0; j < b; ++j) { p = 1; i = 7 - L; while (i > 0) { p *= 2; --i; } p *= j; for (k = j; k < SAMPLENUMBER / 2; k += 2 * b) { TR = dataR[k]; TI = dataI[k]; temp = dataR[k + b]; dataR[k] = TR - temp * cos_tab[p] - dataI[k + b] * sin_tab[p]; dataI[k] = TI + temp * sin_tab[p] - dataI[k + b] * cos_tab[p]; dataR[k + b] = TR + temp * cos_tab[p] - dataI[k + b] * sin_tab[p]; dataI[k + b] = TI - temp * sin_tab[p] - dataI[k + b] * cos_tab[p]; } } } for (i = 0; i < SAMPLENUMBER / 2; ++i) { w[i] = sqrt(dataR[i] * dataR[i] + dataI[i] * dataI[i]); } } ``` 这段代码实现了快速傅里叶变换的功能,包括序列反转和数据处理过程。请确保在使用此函数时已定义了`SAMPLENUMBER`, `cos_tab`, `sin_tab`, 和 `w`等相关变量或数组。

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  • DSP 2812FFT
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    本研究探讨了在TI公司的TMS320C28x系列DSP(数字信号处理器)芯片TMS320F2812上实现快速傅里叶变换(FFT)算法的技术细节与优化策略,旨在提高计算效率和处理速度。 以下是经过重新整理的快速傅里叶变换(FFT)函数代码: ```cpp void FFT(float dataR[SAMPLENUMBER], float dataI[SAMPLENUMBER]) { int x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6, xx; int i, j, k, b, p, L; float TR, TI, temp; // 下面的代码用于反转序列 for (i = 0; i < SAMPLENUMBER; ++i) { x0 = x1 = x2 = x3 = x4 = x5 = x6 = 0; x0 = i & 0x01; x1 = (i / 2) & 0x01; x2 = (i / 4) & 0x01; x3 = (i / 8) & 0x01; x4 = (i / 16) & 0x01; x5 = (i / 32) & 0x01; x6 = (i / 64) & 0x01; xx = x0 * 64 + x1 * 32 + x2 * 16 + x3 * 8 + x4 * 4 + x5 * 2 + x6; dataI[xx] = dataR[i]; } for (i = 0; i < SAMPLENUMBER; ++i) { dataR[i] = dataI[i]; dataI[i] = 0; } // 下面的代码用于执行快速傅里叶变换 for (L = 1; L <= 7; L++) { b = 1; i = L - 1; while (i > 0) { b *= 2; --i; } for (j = 0; j < b; ++j) { p = 1; i = 7 - L; while (i > 0) { p *= 2; --i; } p *= j; for (k = j; k < SAMPLENUMBER / 2; k += 2 * b) { TR = dataR[k]; TI = dataI[k]; temp = dataR[k + b]; dataR[k] = TR - temp * cos_tab[p] - dataI[k + b] * sin_tab[p]; dataI[k] = TI + temp * sin_tab[p] - dataI[k + b] * cos_tab[p]; dataR[k + b] = TR + temp * cos_tab[p] - dataI[k + b] * sin_tab[p]; dataI[k + b] = TI - temp * sin_tab[p] - dataI[k + b] * cos_tab[p]; } } } for (i = 0; i < SAMPLENUMBER / 2; ++i) { w[i] = sqrt(dataR[i] * dataR[i] + dataI[i] * dataI[i]); } } ``` 这段代码实现了快速傅里叶变换的功能,包括序列反转和数据处理过程。请确保在使用此函数时已定义了`SAMPLENUMBER`, `cos_tab`, `sin_tab`, 和 `w`等相关变量或数组。
  • DSPFFT实现
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    本项目探讨了在数字信号处理器(DSP)上高效实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法,优化了计算性能和资源利用。 快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理中的重要工具之一。在硬件实现过程中,减少内存引用次数以降低功耗尤为重要。本段落以基2按时间抽取的FFT为例,在深入分析旋转因子性质的基础上提出了一种改进算法,能够减少旋转因子的引用次数,并消除冗余的内存引用。实验结果表明该算法在DSP VC5402平台上是有效的。
  • TMS320F2812 DSPFFT与DCT实现
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    本项目基于TMS320F2812数字信号处理器,实现了快速傅里叶变换(FFT)和离散余弦变换(DCT)算法,适用于高效频谱分析及图像压缩等领域。 本段落介绍了快速傅里叶变换(FFT)算法的原理,并利用DSP实现了该算法。通过TMS320F2812 DSP内部的ADC模块与事件管理器中的定时器,实现了信号的实时采集。文章还分析了数据采集过程中ADC的功能。使用CCS调试软件展示了输入和输出信号波形。在CCS环境下,采用C语言编程完成了FFT算法及离散余弦变换的实现。
  • TMS320C5416FFTDSP实现
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    本研究探讨了在TMS320C5416 DSP芯片上高效实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法,优化了计算性能和资源使用。 在CCS环境下使用C语言实现快速傅立叶变换(FFT)的编译与仿真。
  • DSPFFT实现.rar
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    本资源为《DSP中FFT算法的实现》压缩文件,内含详细文档与代码示例,旨在帮助用户掌握在数字信号处理领域利用FFT进行快速傅里叶变换的方法。 FFT算法的DSP实现.rar
  • DSP 2812PWM电机调速控制系统
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    本系统基于TI公司的TMS320F2812 DSP控制器设计,采用脉宽调制(PWM)技术实现对直流电机的速度精确控制。 使用TI公司的DSP 2812芯片进行PWM控制以调节电机转速。程序包含编码器测速、PID控制、PWM输出、中断处理以及与上位机的直接通信等功能,采用CCS V9编译环境编写代码。
  • CCSDSP FFT编程
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    本项目聚焦于使用Code Composer Studio (CCS)开发环境进行数字信号处理器(DSP)上的快速傅里叶变换(FFT)编程实现。通过优化算法和代码,旨在提高信号处理效率与精度。 ### 使用CCS进行DSP FFT编程知识点详解 #### 一、CCS简介与DSP FFT编程背景 Code Composer Studio(CCS)是由德州仪器(TI)推出的一款集成开发环境,主要用于数字信号处理器(DSP)软件的开发。它集成了项目管理、编辑器和调试工具等组件,使开发者能够轻松地编写、编译和调试DSP应用程序。 快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换及其逆变换,在频谱分析、图像处理及通信等领域有着广泛应用。本段落将详细介绍如何使用CCS进行DSP上的FFT编程。 #### 二、硬件准备与CCS配置 **1. 硬件需求** - **开发板**: 使用闻亭公司的C6xP或C6xPa作为目标平台,这些板载有TI的C6000系列DSP芯片。 - **仿真器**: 需要配备闻亭公司的PCI仿真器以将程序下载到目标板并进行调试。 **2. CCS安装与设置** - 安装CCS开发环境 - 在CCS中启动`CCSSetup`工具,对仿真器硬件进行配置。例如,选择闻亭公司提供的驱动。 - 创建一个新的Project,并指定项目的路径 #### 三、添加源文件与库文件 **1. 添加*.c文件** - 双击工程中的“+”号展开`fft.mak`,然后添加`.c`文件(如`test.c`)。若该文件不存在,则可以在CCS集成开发环境中新建。 - `test.c`中包含了主程序源代码,并调用了三个子程序。 **2. 添加*.cmd文件** - 向工程中添加`.cmd`文件以定义链接器的参数和内存布局。 - 根据目标板上的存储器类型、起始地址及大小进行配置。例如,SDRAM起始地址为`0x2000000`,大小为`4M*32bit`。 **3. 添加*.lib文件** - 在工程中添加TI提供的数学计算运行时库(如`.lib`)以利用硬件加速计算。 #### 四、编程细节与注意事项 **1. C语言编程** - 使用CCS的C语言编程方式类似于普通C语言,兼容ANSI标准。 - 数据类型:在CCS中的数据类型与硬件紧密相关。例如: - `char`: 8bits - `short`: 16bits - `int`: 32bits - `long`: 40bits - `float`: 32bits - `double`: 64bits **2. 硬件依赖性** - 定点运算:本例使用的是定点DSP芯片C6201,如果对定点运算不熟悉,则需要查阅相关文档学习。 - 浮点运算:浮点DSP芯片(如C6701)可以直接进行浮点计算,速度更快。 **3. 头文件与库文件** - 使用`math.h`: TI提供了专门的数学计算头文件,并需包含相应的运行时库文件。 #### 五、程序调试与运行 完成源代码编写后,在CCS中编译和调试。通过仿真器将程序下载到目标板上,利用CCS提供的可视化工具查看结果。 #### 六、总结 上述步骤涵盖了使用CCS进行DSP FFT编程的基本流程和技术要点。初学者应先熟悉基本的CCS使用方法,并逐步深入细节学习。对于更复杂的算法和应用,请参考更多专业文献和技术文档以获取更多信息。
  • DSP 28335FFT实验
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    本实验基于TI公司的DSP芯片TMS320F28335进行快速傅里叶变换(FFT)算法的实现与优化,探讨了在嵌入式系统中高效处理频域信号的方法。 DSP 28335是一种由Texas Instruments公司生产的高性能数字信号处理器(Digital Signal Processor),广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。本实验将重点关注快速傅里叶变换(FFT)算法,该算法在信号处理与计算领域中具有重要价值。 FFT用于高效地计算离散傅里叶变换(DFT),可以将时间域上的复数序列转换到频域,并揭示出信号的频率成分。通过在DSP 28335上实现FFT,能够显著提高处理速度并降低复杂度,在实时信号处理中尤其有用。 实验步骤通常包括: 1. **数据准备**:需要一组输入数据作为时间域上的采样值。 2. **初始化设置**:配置FFT算法参数如长度和复数运算等,并对处理器寄存器进行编程以指定特性。 3. **内存分配**:为输入输出数据合理地管理连续的内存空间,确保有效利用DSP资源。 4. **调用库函数**:使用TI提供的内置C6x浮点或定点FFT库来执行计算。 5. **执行FFT**:将预处理的数据送入FFT函数以获取频谱结果。在DSP 28335上此过程通常非常快速且高效,因为硬件已经优化了相关计算。 6. **结果分析**:解析和可视化得到的频谱数据以便理解信号频率成分。 7. **性能优化**:根据应用需求调整FFT并行性、流水线深度等参数以提高效率或节省资源。 在实际操作中,选择合适的窗口函数如汉明窗或哈特莱窗来减少旁瓣效应并改善分辨率同样重要。对复数FFT的理解也很关键,它能处理双边信号,并提供幅度和相位信息。 综上所述,通过从数据采集到频谱分析的全过程实验,可以深入理解FFT算法在数字信号处理中的应用以及如何利用高性能DSP处理器优化计算效率。
  • STM32FFT
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    本项目基于STM32微控制器实现快速傅里叶变换(FFT)算法,用于高效处理信号频谱分析。通过优化代码和硬件资源利用,提供实时、准确的数据处理能力。 这段代码是基于官方提供的FFT代码,在STM32上开发的音频显示程序,能够展示音乐的频域特征。
  • TMS320F28335FFT
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    本项目基于TI公司的TMS320F28335数字信号处理器,实现了高效的快速傅里叶变换(FFT)算法。通过优化代码和利用硬件特性,提升了计算速度与精度,适用于实时频谱分析等应用领域。 基于F28335的FFT项目使用了ICETEK-F28335-A开发板,花费1900元购得。该开发板硬件及配套软件(包括TI提供的例程与icetek实验)显得较为粗糙,并且文档中存在不少错误,让人感觉像是仓促完成的产品。不过,总算有了一个可以运行的硬件平台,而icetek所提供的软件基本可以忽略不计(除了存储器空间分配)。然而,在这个问题上,icetek却给我开了一个小玩笑:手头资料特别提到外部RAM映射到zone7,但在实际测试中无论怎么尝试都无法正确工作。经过一番困惑后才发现将它换到zone6才对,真是令人无语。 另外还使用了SEEDDSP的USB510仿真器,在SEEDDSP尚未发布正式版驱动的情况下,向seeddsp的zag兄讨要了一份测试版驱动。几个月下来使用没有遇到什么问题。