内容发布更新时间 : 2024/10/21 18:48:48星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

1 前言

DSP结构可以分为定点和浮点型两种。其中,定点型DSP可以实现整数、小数和特定的指数运算,它具有运算速度快、占用资源少、成本低等特点;灵活地使用定点型DSP进行浮点运算能够提高运算的效率。目前对定点DSP结构支持下的浮点需求也在不断增长,主要原因是:实现算法的代码往往是采用C/C++编写,如果其中有标准型的浮点数据处理,又必须采用定点DSP器件,那么就需要将浮点算法转换成定点格式进行运算。同时,定点DSP结构下的浮点运算有很强的可行性,因为C语言和汇编语言分别具有可移植性强和运算效率高的特点,因此在定点DSP中结合C语言和汇编语言的混合编程技术将大大提高编程的灵活度,以及运算速度。

大多数DSP的开发工具只是在C语言的基础上支持标准的浮点运算,而定点DSP硬件一般都是面向定点的运算,不支持标准的浮点运算,缺乏硬件的支持极大地限制了浮点的应用,因而标准的浮点运算在实际定点DSP应用中并不多见。C5509是一款16位定点DSP。在本文中,对C5509输入FTSK信号,用C语言和汇编语言混合编程的方式对输入浮点型的FTSK信号进行相关运算,并输出浮点运算结果。这里叶变换(FFT是一种高效实现离散傅里叶变换(DFT的快速算法,是数字信号处理中最为重要的工具之一,它在声学,语音,电信和信号处理等领域有着广泛的应用。

2 方案设计 2.1 方案的提出

DSP (数字信号处理器与一般的微处理器相比有很大的区别,它所特有的系 统结构、指令集合、数据流程方式为解决复杂的数字信号处理问题提供了便利,本文选用TMS320C54X 作为DSP 处理芯片,通过对其编程来实现FFT 的浮点DSP

实现。DSP 应用系统设计的一般流程如下图所示:

图2.1 DSP 系统流程图 2.2方案的论证 旋转因子W N 有如下的特性。 对称性:/2 k k N N N W W +=- 周期性:k k N N N W W +=

利用这些特性,既可以使DFT 中有些项合并,减少了乘法积项,又可以将长序列的DFT 分解成几个短序列的DFT 。FFT 就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。

FFT 的算法是将长序列的DFT 分解成短序列的DFT 。例如:N 为偶数时,先 将N 点的DFT 分解为两个N/2点的DFT ,使复数乘法减少一半:再将每个N/2点的DFT 分解成N/4点的DFT ,使复数乘又减少一半,继续进行分解可以大大减少计算量。最小变换的点数称为基数,对于基数为2的FFT 算法,它的最小变换是

2点DFT 。

一般而言,FFT 算法分为按时间抽取的FFT (DIT FFT和按频率抽取的FFT(DIF FFT 两大类。D IF FFT 算法是在时域内将每一级输入序列依次按奇/偶分成2个短序列进行计算。而DIF FFT 算法是在频域内将每一级输入序列依次奇/偶分成2个短序列进行计算。两者的区别是旋转因子出现的位置不同,得

算法是一样的。在DIF FFT 算法中,旋转因子k N W 出现在输入端,而在DIF FFT

算法中它出现在输入端。

假定序列x(n的点数N 是2的幂,按照DIF FFT 算法可将其分为偶序列和奇序列。

偶序列:

1(0,(2,(4,(N-2,(2,0,1,/21x x x x x x r r N ==- 即 奇序列:

2(1,(3,(5,(1,(21,0,1,/21x x x x N x x r r N -=+=- 即 则x(n的DFT 表示为 1 1