Как рентабельным одном чипе, так и сбора данных спектрального анализа системы, чтобы заменить DSP чипы часто широко были использованы. В цифровой обработки сигнала, дискретного преобразования Фурье (дискретное преобразование Фурье, ДПФ) обычно используется метод трансформации, которые в различных систем цифровой обработки сигнала играют важную роль. Быстрого преобразования Фурье (Fast Fourier Transfonn, БПФ) и дискретного преобразования Фурье не отличается от другого преобразования, но в целях сокращения числа DFT расчета быстро и эффективные алгоритмы, и они для преобразования сигнала соответствующие области частоты и спектрального анализа. Хотя БПФ быстрый метод вычисления, но для того, чтобы вычислить N БПФ-прежнему необходимо Nlog2N 0.5Nlog2N сложения и умножения. Если N велико, вычислительная сложность оперативной памяти спрос велик. В этой статье мы обсудим, как оптимизировать алгоритм БПФ и его реализация в микроконтроллер.
Хотя условия в реализации БПФ имеет очень хороший чип для решения их вычислительную мощность и объем оперативной памяти, но относительно низкой стоимости микроконтроллера. Так алгоритм обсуждения БПФ реализован в микроконтроллер имеет практическое значение. Наконец, в документе также дает БПФ с одного чипа в радиолокационного обнаружения.
Основание 2 алгоритма БПФ
ДПФ БПФ выход и выход же, но избыточность в расчет БПФ вычтен, делая расчет быстрее. Для N-точечного преобразования Фурье, ДПФ вычислительной сложности требуется N2, в то время как вычислительная сложность БПФ необходимо N/2log2N. Таким образом, если N велико, использовать преобразование Фурье FFT вычислений будет значительно сокращена. Такие, как 64-точечного ДПФ необходимо сделать вычислительной сложности 4096, только 192 использовать БПФ вычислительной сложности. В микроконтроллер, при использовании других методов оптимизации, БПФ расчет занимает меньше времени.
В этой статье, использование БПФ, мы заботимся о том, как уменьшить необходимость для хранения промежуточных данных временное пространство памяти. В реализации БПФ, ввода и вывода данных бит данных будет храниться в обратном порядке. Между изменения в обратном порядке, когда набор данных для каждой точки данных и другой точки данных в расположение изменение фазы обратный порядок образца ряд решений. Например, в 16 точек БПФ, адрес образца магазина: 001 B 100 B будет храниться в позиции обмена образца. Обратный позицию байта, с учетом и без обратного позицию байта равно, таких как 0110 б не являются взаимозаменяемыми позиции. Порядок расчета по входной БПФ БПФ или выход нужно отменить решение сохранены.
2 на входных данных оконной
БПФ, могут действовать на ограниченный срок данных, но этот набор данных предположение: этот цикл, и бесконечно повторяются. При выборочных данных повторяется таким образом, окончательный образец (индекс [N-1]) следует следующего цикла в первом образце ([0]). Показано на рисунке 1, при изменении данных в весь набор образца не является периодическим, то когда же БПФ по всей выборке приведут к непрерывности. Из-за этого, данные во время БПФ, бывший обычно необходимо добавить Windows. Делает выборка в оконном периодических и удалены в первом образце, и последние разрыва между образцами. Окно изменения входных данных в частотной области будет производить некоторый шум. Оконный энергии сигнала будет распространена на несколько пунктов. Распределение энергии будет ослаблять сигнал пика. Большинство сигнала хранятся в основной части оригинального содержания, когда часть боковых лепестков утечки произошло (рис. 2), основная часть ширины и высоты боковых лепестков в сигнал увеличивается на алгоритм решения окна приложения. Некоторые функции окна и его свойства, как показано в таблице 1. Для расчета N БПФ функция окна увеличивает коэффициент некоторые из уравнений приведены в таблице 2. Подробнее о Window алгоритмов и их параметров см. [2].
3 БПФ оптимизации
Там было много оптимизированных БПФ методом. Цель этих методов оптимизации является ускорение сделать расчет и хранение данных как можно больше сократить необходимые RAM.
Мы все знаем, что вычислительные является важным способом БПФ бабочка метод. Но бабочка вычислений на каждой итерации требует комплексного умножения (в общей сложности четыре долгих умножения числа). Длинные целое умножение требует много памяти для завершения сделки. Но мы внимательно обнаружите, что некоторые из умножения не требуется и можно опустить. В частности, когда множитель равен нулю, то результат будет равен нулю и, когда мультипликатор равен 1, умножить результат будет тот же. Синусов и косинусов для тех, 0 или 1, если запрос код может использовать эти преимущества, чтобы уменьшить вычислительную нагрузку. Этот метод оптимизации можно сохранить вычислений: Где N это число точек БПФ.
4, общий процесс дизайна
Разделенные на три модуля, из коллекции голов. Модуль сбора данных, модуль АЦП и модуля вычислений БПФ. Модуль сбора данных контролируется по таймеру / D конвертер периода отбора проб, собранных данных в число подписали, и могут быть сохранены во множественном числе. БПФ вычисления модуля данные в памяти 8051 для работы на 256 точек БПФ, и после быстрой корень, или быстро на количество операций для расчета соответствующей амплитуды частотой 128 децибел или стоимости. Отдельные процессы, как показано на рисунке 3.
5 видео из телефона
В заседании, когда говорящий преобразования. Нам нужна камера автоматически отслеживать и выявлять расположение динамиков, которые должны быть использованы для расчета БПФ и обратное преобразование угла.
6 Заключение
Эта статья описывает реализацию алгоритма БПФ в метод оптимизации микроконтроллер, как это может значительно уменьшить FFT вычислений и уменьшить необходимость для хранения данных памяти. Так видео может быть использован в телефонной конференции.
