FFT/DFT旋转因子生成算法误差分析及修正

旋转因子生成是FFT/DFT算法中的重要步骤,直接影响系统实现时的计算速度和资源开销。一种改进的算法给出了一个原理简单、计算速度快、占用存储资源少的旋转因子生成方案。然而系统实现时,乘加单元定点操作会引入截位或舍入误差,且该误差会随着乘加次数的增加而逐级扩散,导致旋转因子精度值下降,无法满足系统性能要求。基于FFT/DFT矩阵分解实现方式,本文给出了旋转因子生成的具体硬件实现结构,以及详细的误差分析。同时采用重定标的误差修订方案以减小误差,并推导出了重定标次数与系统给定条件之间的关系式,便于设计者进行灵活的设计。文章同时引入流水技术提高了系统速率。性能分析表明,相对于以往的算法,本文提出的算法占用的存储资源大大减少;且相对于不进行重定标方案,7次重定标能保证旋转因子精度提高约16个dB。

基于FFT与DFT相结合的频域分析方法及其应用

提出一种基于FFT与DFT相结合的频域分析方法,对采集到的汽车振动信号进行分析,从而提取发动机的转速信息。实车测试验证了该方法的可行性与有效性。最后基于发动机转速的高阶频率,对所提取的发动机转速进行修正,取得了很好的效果。

一种结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法

以2为基(即N=2m)的FFT算法在N不等于2的幂2m时,需要用补0的方法将x(n)延长为2m,这种补0的方法对于某些对图像直接在频域进行的处理会产生影响。本文给出当图像大小N为偶数但不为2的幂时的不需补0的结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法。实验结果表明对于常用的图像存储格式,该算法速度接近FFT,并且不会对图像频谱进行的直接处理带来负面影响,在图像处理方面和快速傅里叶变换相比具有一定的优势。

基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析

本文介绍了一种基于ＤＦＴ滤波器组实现ｚｏｏｍ—ＦＦＴ算法，该算法是利用ＤＦＴ滤波器组将待分析的信号带宽分解成多个子带，经过子带选择，再进行ＦＦＴ运算。分析表明：该算法运算效率高，能实现运算量和运算精度的折衷；与Ｙｉｐ级连ｚｏｏｍ—ＦＦＴ算法比较，该算法有更大的适应性，Ｙｉｐ无修正级边ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法是该算法的一种特例，利用基于 ＤＦＴ滤波器组实现 ｚｐｐｍ一ＦＦＴ算法可推导出 Ｙｉｐ无修正级边 ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法的通用修正公式；与复调制ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法比较，在保证同样精度的情况下，该算法运算量为复调制ｚｏｏｍ－ＦＦＴ算法运算量的１／Ｍ（Ｍ为子带细化倍数）．

基于Matlab的DFT及FFT频谱分析

DFT及FFT是数字信号处理的重要内容。DFT是FFT的基础,FFT是DFT的快速算法,在MATLAB中可以利用函数FFT来计算序列的离散傅里叶变换DFT。基于此首先介绍了Matlab软件;其次给出了基于Matlab软件的DFT和FFT频谱分析的方法,利用Matlab软件方法,使得设计方便、快捷,大大减轻了工作量;最后结合实例给出了仿真结果。

DFT与FFT在实际应用时的性能比较

分析了离散傅立叶变换 (DFT)和它的快速算法 (FFT)的计算 ,对DFT和FFT在应用时的特点作了深入的比较 。

共轭反对称序列的DFT及其FFT算法

对共轭反对称复数序列的离散傅立叶变换 (DFT)及其快速傅立叶变换 (FFT)算法进行了研究 ,获得了共轭反对称序列的 DFT具有实部为 0的性质 ,并开发出适用于共轭反对称序列的 FFT算法。该算法与传统的FFT算法相比减少了一半的计算量和存储单元。

提高 FFT 谱质量的一种新方法

论述了ＤＦＴ连续性，并推出ＤＦＴ谱的插值公式。提出了通过迭代确定ＤＦＴ的幅值极大值以寻找信号参数，并编制出寻找ＤＦＴ幅值峰值的抛物线迭代程序，该迭代只需几步即可得到相当准确的频率。考察了ＤＦＴ的频率分辨力和精度。比较了窗函数对ＤＦＴ精度影响，指出全景分析时采用汉宁窗，而局部分析时采用矩形窗。

FFT算法在电机智能保护系统中的应用

对FFT算法在测控系统中应用的基本原理及相应其它参数计算方法进行了说明,并结合基于DSP的电机智能保护系统课题的研究,利用DSP强大的运算能力、专为信号处理的芯片设计的特点,介绍了FFT的软件实现,FFT算法使系统的测控能力极大提高,使电机保护装置数字化和智能化。

与FFT并行算法相适应的体系结构探讨

介绍了并行ＦＦＴ算法，讨论其在网格和超立方体并行体系结构上的实现方法，并作了多个方面的比较，为高效实现并行ＦＦＴ选择一种合适的体系结构。经研究表明，并行ＦＦＴ算法的最佳体系结构为超立方体。

电力系统谐波分析的多层DFT插值校正法

离散傅里叶变换是对电力系统稳态信号进行频谱分析的最基本数学工具,也是国际电工委员会推荐用于谐波和间谐波测量的变换方法。该方法在分析窗口长度与实际信号周期不符时,各频率成分间会发生频谱干扰,从而产生较大的分析误差。对此,提出一种基于余弦组合窗的多层插值频域校正法,用于电力系统谐波分析。该方法利用旋转调整后各离散谱线的相位特点,通过多层求和计算,使各非关注成分在各关注成分对应谱线上的泄漏影响达到最小,因此,其能够在加窗的基础上,进一步抑制信号间的频谱干扰。仿真算例表明,该方法能够在非整周期采样的条件下实现电力系统谐波信号的高精度测量,也从另一个角度改进了传统的加窗插值算法。

FFT算法的并行处理研究

通过对串行FFT算法分析,针对其不足,从理论上研究了将蝶形网络FFT算法进行并行处理,具有较高的加速比和总效率,对实现FFT算法的并行实时系统具有一定的指导意义.

基于改进递归DFT与SVR融合的实时谐波检测

根据电力系统中以整数次谐波检测为主要目标的情况,通过对递归离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)算法的分析比较,提出了改进递归DFT算法,即在递归DFT运算之前对首次采样做FFT运算,再将此运算结果作为递归DFT运算的初始值以进一步减少运算量。为同时提高检测精度,提出了基于改进递归DFT与改进序列最小最优化(SMO)的支持向量回归(SVR)融合的整数次谐波检测新方法。通过算例仿真,并与递归DFT及改进递归DFT相比较,证明了改进递归DFT与改进SMO的SVR融合的方法检测精度高,非常适合整数次谐波的实时检测和分析。

基于LabVIEW的FFT算法的研究与实现

本文先介绍了快速Fourier变换FFT的有关知识,而后主要通过一个实例详细论述了如何在LabVIEW8.0平台下利用FFT进行信号的频谱分析。

优化FFT算法在调频引信中的应用研究

在简述锯齿波调频无线电引信定距原理的基础上,详细分析了DFT算法在引信信号处理中的应用原理,给出了优化的实数基2 FFT算法的实现方案,并在TM2320VC5416开发板上实验调试通过,测试结果与理论分析吻合.结果证明:优化基2实数FFT算法能够实现差频信号频谱信息的提取功能,算法现实可行,不仅可应用于引信的信号处理系统,也适用于其它实时性要求高的场合.

DIT-FFT序列的倒序算法

DIT-FFT序列的倒序算法采用了十进制与二进制转换原理规划。对任一长度为能被2整除的N原序列,求其倒序后的输入序列时,只涉及倒序十进制和顺序十进制数,不用对二进制数进行转换。仿真实验证明改算法可提高DIT-FFT的运行效率。

基于Turbo阵列的超高速流水线FFT设计与实现

FFT算法被广泛应用以获取信号的频域特征,其在数字信号处理中发挥着十分重要的作用。本文提出了一种基于Turbo结构的快速傅里叶变换FFT的VLSI实现方案。该方案能够突破传统方法中点数的约束,对不满足传统转换点数的FFT进行分解,使其能够实现任意点数的离散傅里叶变换(FFT)。另外,与传统的FFT结构相比,Turbo结构不仅能够降低硬件开销,它在权衡吞吐量和硬件成本之间更加灵活。因此,设计者可以更加灵活的设计FFT处理器,以满足实际系统的要求。

基于全相位FFT的稳健型时间调制阵列测向

基于谐波特征分析的时间调制阵列测向方法的正确性与精度严重依赖接收谐波的估计精度.传统的离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在估计谐波的幅相时,由于信号频率通常偏离采样频率的整数倍,会形成栅栏效应,从而引起基于谐波特征分析的时间调制阵列测向的精度降低甚至失效.针对该问题,本文将全相位FFT引入二单元时间调制阵列接收谐波的分析中,通过提升谐波幅相估计的鲁棒性来提升时间调制阵列测向方法的稳健性.仿真结果表明,当信号的载频为频谱分辨率的任意小数倍时,提出的全相位FFT时间调制阵列测向方法均能正确测向,且随着信噪比的增加,测向均方根误差收敛至0.本文工作提升了基于谐波特征分析的单通道时间调制阵列测向方法的稳定性.

一种更有效的素数长度DFT快速算法

离散傅立叶变换（ＤＦＴ） 在数字信号处理、数字图象处理等许多领域起着重要作用．素数长度ＤＦＴ的快速计算是任意长度ＤＦＴ快速算法的基础及重要组成部分．传统的素数长度ＤＦＴ快速算法效率较低，且具有程序过于复杂，子进程调度较多等许多不利因素，很难在实际问题中得到应用．本文采用了一种新的傅里叶分析技术———算术傅立叶变换（ＡＦＴ） 来计算ＤＦＴ．该方法乘法计算量仅为Ｏ（ Ｎ） ，当用于计算素数长度ＤＦＴ 时，其效率比传统的方法高，且算法程序简单，并行性好．从而解决了传统方法计算素数长度ＤＦＴ 的困难，同时为任意长度ＤＦＴ 的快速计算开辟了一条新的思路和途径．

数字信号处理中基2 FFT算法的教学研究

基2 FFT算法是数字信号处理课程中的重点知识点之一.以“引导思考、授以方法、锻炼能力”为教学设计原则,探索以问题引导算法思想、分层次数学推导、应用流图计算及结合MATLAB验证多角度开展课堂教学的教学方法.作为数字信号处理课程建设的一部分,基2 FFT算法的教学研究有利于促进数字信号处理课程的教育教学发展.