FIR滤波器_计算机软件及应用_IT计算机_专业资料.docx

实验二 fft的dsp实验一、实验目的1. 掌握fft的算法基本原理和c语言的编程方法；2. 掌握采样速率、fft点数与频谱分析之间的关系；3. 掌握dsp中fft的设计和编程思想；二、实验内容1. 参阅fft基本理论及c语言编程方法，研读、分析实验指导书中的代码；2. 双击，启动ccs的配置程序选项，选择“c5502 simulator”；3. 启动ccs，打开实验工程文件，再编译并装载程序；4. fft实验例程中：fft点数为256点，时域信号为60hz和180hz的两个波形相加，增益为100，时域信号采样率为800hz。5. 完成所给例程对应实验，需要验收如下结果（a、b、c），a、时域信号波形为：b、对应谱：c、fft输出结果6. 修改代码为 时域信号为60hz和160hz两个信号相乘，分析其频谱，并说明原理；7. 在实验代码基础上修改代码为1024点fft，进行程序的编译、运行和对应结果的查看；8. 在此前实验结果基础上分析采样率、fft点数与频谱分辨率之间的关系；解释对应程序代码和图形结果的相应含义； 三、实验具体内容及其分析1. 启动ccs的配置程序选项，选择“c5502 simulator”；图2-1 ccs的配置选项2. 启动ccs，打开实验工程文件，再编译并装载程序；3. fft实验一：fft点数为256点，时域信号为60hz和180hz的两个波形相加，增益为100，时域信号采样率为800hz。图2-2 编译并装载程序此试验中，要观察输入信号的波形、其对应频谱以及对输入信号做fft变换后输出的频谱，因此要获得输入信号的入口地址以及fft变换输出的入口地址，这些地址可以在观察窗中获得，如图2-3所示。图2-3 图形观察入口地址观察窗图 2-4 输入波形属性设置窗口图2-5 60hz与180hz相加信号波形图 2-6 输入波形对应频谱属性设置窗口对输入信号做256点ffr变换，因为256=28，所以在输入信号对应频谱中fft阶数设置为8。图2-7 60hz与180hz相加信号对应频谱图 2-8 fft输出波形属性设置窗口（256点）图2-9 60hz与180hz信号相加做fft变换输出频谱此实验实例中对输出入信号做fft变换的点数为256点，时域信号为60hz和180hz的两个波形相加，时域信号采样率为800hz，因此输入信号对应频谱出现峰值的频率点在60hz和180hz两点，如图2-7所示； n=256，fs=800 hz，可以分辨到（800/256）秒，图2-9所示的fft输出结果中，第一个峰值点频率约为19.2 hz ，第二个峰值点约为58.24 hz， 19.2*（800/256）=60 hz，58.24*（800/256）=180 hz。4. fft实验二：修改代码为时域信号为60hz和160hz两个信号相乘，分析其频谱，并说明原理图2-10 60hz与160hz信号相乘波形图2-11 60hz与160hz信号相乘对应频谱图2-12 60hz与160hz信号相乘做fft变换输出频谱此实验中输入信号波形属性框和fft输出结果属性框同实验实例一相同，分别如图2-4,2-6,2-8所示。此实验的输入时域信号为60hz和160hz两个信号相乘，由三角函数的三角变换可知输入信号包含两个频率：100hz和220hz，因此其时域信号对应频谱出现峰值点在100hz和220hz两个频率点，如图2-11所示。n=256，fs=800 hz，同样可以分辨到（800/256）秒，图2-12所示的fft输出结果中，第一个峰值点频率约为32 hz ，第二个峰值点约为70.4 hz， 32*（800/256）=100 hz，70.4*（800/256）=220 hz。5在实验代码基础上修改代码为1024点fft，进行程序的编译、运行和对应结果的查看图 2-13 输入波形属性设置窗口（1024点）图2-14 60hz与180hz信号相加波形图 2-15 输入波形对应频谱属性设置窗口（1024点）对输入信号做1024点ffr变换，因为1024=210，所以在输入信号对应频谱中fft阶数设置为10。图2-16 60hz与180hz信号相加对应频谱图 2-17 fft输出波形属性设置窗口（1024点）图2-18 60hz与180hz信号相加做fft变换输出频谱此实验中对输出入信号做fft变换的点数为1024点，时域信号为60hz和180hz的两个波形相加，时域信号采样率为800hz，因此输入信号对应频谱出现峰值的频率点在60hz和180hz两点，如图2-16所示； n=1024，fs=800 hz，可以分辨到（800/1024）秒，图2-18所示的fft输出结果中，第一个峰值点频率约为76.875 hz ，第二个峰值点约为230.4 hz， 76.875*（800/1024）=60 hz，230.4 *（800/1024）=180 hz。将此实验一实验实例一作比较，实验一中fft点数是256，采样率是800 hz，因此其频率分辨率为（800/256）秒；此试验中fft点数是1024，采样率是800 hz，因此其频率分辨率为（800/1024）秒。比较图2-9和图2-18可知图2-18的频率分辨率比实验一的频率分辨率好，同时可以得到结论：要提高频率分辨率，则必须增加采样点数，即采样时间，频率分辨率和采样时间是倒数关系。同时，提高此三个实验，可以得到，fft输出频谱中出现峰值点对应的频率可以通过输入信号的频率除以频率分辨率得到，用以检验fft输出结果是否正确。四、实验程序分析（1024点fft）#include math.h#define sample_numb 1024 /* fft点数n=1024*/#define s1_freq 60 /*信号1频率*/#define s2_freq 180 /*信号2频率*/#define samplefreq 800 /*信号采样率fs*/#define pi 3.1415926int signalinputsample_numb; /*输入信号，s=s1+s2*/float fft_resample_numb; /* fft实部*/float fft_imsample_numb; /*fft虚部*/float fft_wsample_numb; /*功率谱*/float sin_tabsample_numb;float cos_tabsample_numb;void init_fft_tab();void input_data();void fft(float datarsample_numb,float dataisample_numb); void init_fft_tab(void) /*输入波形的初始化*/ float wt1; float wt2; int i; for (i=0;isample_numb;i+) wt1=2*pi*i*s1_freq; wt1=wt1/samplefreq; wt2=2*pi*i*s2_freq; wt2=wt2/samplefreq; signalinputi=(cos(wt1)+cos(wt2)/2*100; /*输入信号*/ /signalinputi=cos(wt1)*100; void fft_wnnk(void) /*蝶形运算系数表计算*/ int i;for(i=0;isample_numb;i+) sin_tabi=sin(2*pi*i/sample_numb); cos_tabi=cos(2*pi*i/sample_numb); void fft(float datarsample_numb,float dataisample_numb) /*fft变换*/ int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,xx; /*n=1024=210，需10个点*/ int i,j,k,b,p,l; float tr,ti,temp; for(i=0;isample_numb;i+) x0=x1=x2=x3=x4=x5=x6=x7=x8=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;x7=(i/128)&0x01;x8=(i/256)&0x01;x9=(i/512)&0x01; xx=x0*512+x1*256+x2*128+x3*64+x4*32+x5*16+x6*8+x7*4+x8*2+x9; dataixx=datari; for(i=0;isample_numb;i+) datari=dataii;dataii=0; for(l=1;l0) b=b*2;i-; for(j=0;j0) p=p*2;i-; p=p*j; for(k=j;k1024;k=k+2*b) tr=datark;ti=dataik;temp=datark+b; datark=datark+datark+b*cos_tabp+dataik+b*sin_tabp; dataik=dataik-datark+b*sin_tabp+dataik+b*cos_tabp; datark+b=tr-datark+b*cos_tabp-dataik+b*sin_tabp; dataik+b=ti+temp*sin_tabp-dataik+b*cos_tabp; /for(i=0;isample_numb/2;i+) fft_wi=sqrt(datari*datari+dataii*dataii);void main() /*主函数*/ int i; init_fft_tab(); fft_wnnk(); for (i=0;i vect .trcinit