【西南交通大学DSP原理与应用实验八:FFT实验】 在本次实验中,主要涉及的是数字信号处理中的快速傅立叶变换(FFT),这是用于频域分析的重要工具,尤其在信号处理和通信领域广泛应用。实验旨在让学生深入理解FFT算法的基本原理以及在C语言中的编程实现,并通过实际操作掌握采样速率、FFT点数与频谱分析之间的关系。 **实验目标**: 1. 掌握FFT算法的基本理论和C语言编程技巧。 2. 学习并理解采样速率、FFT点数如何影响频谱分析的精度和范围。 3. 了解如何在DSP环境下设计和编写FFT程序。 **实验原理**: 1. 本实验结合ADC(模拟到数字转换)实验,先将信号源输出的模拟信号通过ADC转换为数字信号,然后利用FFT进行频域分析。 2. 离散傅立叶变换(DFT)是将时域信号转换为频域信号的离散形式。DFT的计算量较大,N点DFT需要N^2次复数乘法。 3. 快速傅立叶变换(FFT)是DFT的一种高效算法,通过利用旋转因子的对称性和周期性,将N点DFT分解为较小点数的DFT,大幅减少计算量,使得复杂度降为O(N log N)。 4. 旋转因子W_n = e^(-j * 2π * n / N),其中j是虚数单位,N是FFT的点数,n是序列索引。 5. FFT算法主要包括时间抽取(DIT)和频率抽取(DIF)两种类型。时间抽取FFT将序列按奇偶分段,而频率抽取FFT则在频域进行分段。 **实验内容**: 1. 实验需要用到计算机和实验箱作为硬件平台,确保ADC能够正确采集信号。 2. 使用示波器观察信号源S1和S2的输出,确认为正弦波,并进行ADC通道的连接。 3. 实验代码中包含了FFT的实现,例如定义了存储实部、虚部的数组,以及计算旋转因子的函数`FFT_WNnk()`和执行FFT的函数`fft()`。 在实验中,学生需要配置适当的采样速率和FFT点数,根据所给的参考例程,设置`Sample_Numb`为256,这表示将进行256点的FFT计算。通过ADC采集到的数据存储在`ADC1[]`数组中,然后调用`fft()`函数进行FFT运算,得到的频谱信息可用来分析信号的频率成分。 这个实验旨在通过实践让学习者掌握FFT的核心概念和实现方法,为今后在交通物流和其他相关领域的信号处理工作打下坚实的基础。通过实际操作,学生不仅能理解理论知识,还能体验到理论与实践相结合的乐趣,提升解决实际问题的能力。
2025-04-24 08:51:49 804KB 交通物流
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