基于dsp的fft频谱分析方法研究分析电子信息工程管理专业.docx
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1、基于dsp的千代频谱分析方法研究摘要:现代社会科学技术发展速度极快,微电子技术以及计算机科学进展速度尤为显著,对于促进社会的发展发挥了关键性作用。频谱分析的基础是信号处理,现阶段己经在大部分工程技术领域当中有所应用,并在行业中占据着极为重要的地位。DSP性质可以细化为几个层面,分别为集成性、稳定性以及可重复性。同时,处理速率极高,可编程,为频谱分析基础的优化和更新创造了广阔的空间。信号处理中诸多问题的解决需要借助于数字信号处理,这一技术可以细化为数字滤波和频谱分析两个不同的层面。本文所研究的频谱分析主要是基于DSP的FFT变换,借助于细致研就FFT以及DFT,可以完成对这方面知识细致梳理,在学
2、习中,要重点完成对FFT的研究和理解。在明确DSP芯片基本理论知识和开发环境的前提下,学习软件仿真以及CCS、MATLAB的调试办法,进一步对FFT算法的正确性进行验证,实现DSP信号的频谱分析,保证分析结果的实时性。关键词:DFT、FFTs频谱分析、DSPResearchonFFTSpectrumAnalysismethodbasedonDSPAbstract:Thedevelopmentofmodemsocialscienceandtechnologyisextremelyfast,andtheprogressofmicroelectronicstechnologyandcomputers
3、cienceisparticularlyremarkable,whichplaysakeyroleinpromotingsocialdevelopment.Thebasisofspectrumanalysisissignalprocessing.Atpresent,ithasbeenappliedinmostengineeringtechnologyfieldsandplaysanextremelyimportantroleintheindustry.ThenatureofDSPcanberefinedintoseverallayers,namelyintegration,stabilitya
4、ndrepeatability.Atthesametime,theprocessingrateisextremelyhighandprogrammable,creatingavastspaceforoptimizationandupdatingofthespectrumanalysisbasis.Thesolutiontomanyproblemsinsignalprocessingrequiresdigitalsignalprocessing,whichcanberefinedintotwodifferentlayersofdigitalfilteringandspectralanalysis
5、.ThespectrumanalysisstudiedinthispaperismainlybasedontheFFTtransformationofDSP.WithcarefulstudyofFFTandDFT,theknowledgeofthisaspectcanbecarefullycombed.Inthestudy,theresearchandunderstandingofFFTshouldbecompleted.LJnderthepremiseofclarifyingthebasictheoreticalknowledgeanddevelopmentenvironmentofDSPc
6、hip,learningsoftwaresimulationanddebuggingmethodsofCCSandMATLAB,furtherverifythecorrectnessofFFTalgorithm,realizespectrumanalysisofDSPsignal,andensurethereal-timeperformanceofanalysisresults.Keywords:DFT,FFT,spectrumanalysis,DSP目录1绪论1.1 引言这个时代是互联网飞速发展的时代,对于数字信号处理技术而言,在很多的领域都有涉及。目前,发展迅速。DSP技术有了突飞猛进的发
7、展。离散时间傅立叶变换(DFT)是数字信号处理中十分常见的变换方式之一。离散傅立叶变换发现的频率离散化可以对响应计数漉波器的频率、分析信号的频谱、信号通过线路系统的卷积运算能够直接运用,由此可见,对于分析信号的频谱中起到的作用至关重要。因为经过DFT的运算的过程中做法十分复杂,即便对计算机运算方法进行处理问题难度也很大,由此可见,对于一种通用的快速傅立叶变换,专家学者们对此进行开发。对于当前情况而言,在语音识别、雷达处理、地质勘探等多个种类的技术当中,FFT被广泛运用到里面去。应用场景的不一样,FFT处理器的能力要求的标准也不一致。高效率、精细、及时处理的FFT处理器和大容量进行多种要求。所以
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