基于DSP的FFT算法进行频谱分析毕业论文

下载后可任意编辑 《数字信号处理与DSP应用》 课程论文 论 文 题 目： 基于DSP用FFT变换 进行频谱分析 作 者： 仇亚军 学 号： 2024160901 专 业： 集成电路工程 班 级： 机电6班 课程指导老师： 黄乡生 基于DSP用FFT变换进行分析 摘要： 随着计算机和微电子技术的飞速进展，基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用。信号处理方法是当前机械设备故障诊断中重要的技术基础之一，分析结果的精确程度是诊断成功与否的关键因素。讨论频谱分析是当前主要的进展方向之一。数字信号处理基本上从两个方面来解决信号的处理问题：一个是时域方法，即数字滤波；另一个是频域方法，即频谱分析. 本文主要介绍了离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换，通过对DFT以及FFT算法进行讨论，从基础深化讨论和学习，掌握FFT算法的关键。通过对DSP芯片工作原理以及开发环境的学习，掌握CCS的简单调试和软件仿真，在DSP芯片上实现对信号的实时频谱分析。 关键词： DFT；FFT；频谱分析；DSP； Spectrum Analysis through FFT Based on DSP Abstract: With the development of computer and micro-electronic technology, the analysis of spectrum through FFT which based on DSP has applied to many areas and played a very important role. Signal processing is a important part of the basic technology at the present mechanical equipment fault. The precise degree of analysis result is the key factor of whether the diagnostic is success or not. Study about the spectrum analysis is one of the mainly develop directions. However, DSP is basiclly from two respects to solve the problem of signal processing: one is time-domain, the so-called digital filter; another is spectrum-domain, the so-called spectrum analysis. The passage is mainly introduced FFT and DFT, by studying about the algorithm of FFT and DFT, studying deeply from the basic and learning, grasping the key of FFT algorithm. By learning the working principle of DSP chip and develop environment, grasping the basic debugging and software simulating of CCS, achieving the presently spectrum analysis of signal on DSP chip. Key words: DFT; FFT; Spectrum analysis ;DSP 下载后可任意编辑 1 绪论 1.1 引言 随着数字技术与计算机技术的进展，数字信号处理(DSP)技术已深化到各个学科领域。近些年来，数字信号处理技术同数字计算器、大规模集成电路等，有了突飞猛进的进展。 在数字信号处理中，离散傅里叶变换(Discrete．Time Fourier Trans，DFT)是常用的变换方法，它在数字信号处理系统中扮演着重要角色。由离散傅里叶变换发现频率离散化，可以直接用来分析信号的频谱、计数滤波器的频率响应，以及实现信号通过线系统的卷积运算等，因而在信号的频谱分析方面有很大的作用。 由于DFT的运算量太大，即使是采纳计算机也很难对问题进行实时处理，所以经过很多学者的不懈努力，便出现了通用的快速傅里叶变换（FFT）。快速傅里叶变换（Fast Fourier Trans，FFT）并不是与离散傅里叶变换不同的另一种变换，而是为了减少DFT计算次数的一种快速有效的算法。对FFT算法及其实现方式的讨论是很有意义的。目前，FFT己广泛应用在频谱分析、匹配滤波、数字通信、图像处理、语音识别、雷达处理、遥感遥测、地质勘探和无线保密通讯等众多领域。在不同应用场合，需要不同性能要求的FFT处理器。在很多应用领域都要求FFT处理器具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能。因此，如何更快速、更灵活地实现FFT变得越来越重要。 数字信号处理器（DSP）是一种可编程的高性能处理器。它不仅是一种适用于数字信号处理，而且在图像处理、语音处理、通信等领域得到广泛的应用。DSP处理器中集成有高速的乘法硬件，能快速的进行大量的乘法加法运算[1]。 1.2 频谱分析的技术进展 频谱分析在生产实践和科学讨论中获得日益广泛的应用。例如，对汽车、飞机、轮船、汽轮机等各类旋转机械、电机、机床等机器的主体或部件进行实际运行状态下的谱分析，可以提供设计数据和检验设计效果，或者寻找振源和诊断故障，保证设备的安全运行等；在声纳系统中，为了寻找海洋水面船只或潜艇，需要对噪声信号进行谱分析，以提供有用信息，推断舰艇运动速度、方向、位置、大小等。因此对谱分析方法的讨论，受到普遍注意和重视，是当前信号处理技术中一个十分活跃的课题。 1965年库利首次提出了快速傅里叶变换(FFT)算法，FFT和频谱分析很快进展成为机械设备故障诊断、振动分析、无线电通信、信息图象处理和自动控制等多种学科重要的理论基础。然而长期的应用和近年来的理论分析表明：经快速傅立叶变换得到的离散频谱，频率、幅值和相位均可能产生较大误差，单谐波加矩形窗时最大误差从理论上分析可达36.4%；即使加其他窗时，也不能完全消除此影响，在加汉宁（Ha