fft

P3=0xff。 RAMADDR=0x6000。 //6264首地址 oe=0。 ce=0。 st=1。 delayms(100)。 st=0。 delayms(500)。 val=P1。 RAM_6264=val。 //数据写入 RAMADDR++。 for(n=0。 n256。 n++) //写个数据入 { st=1。 delayms(50)。 st=0。 delayms(50)。

（ 3） 设计 程序 利用 分析出的 取样频率以及频率取样点来 画出该信号在加噪声与不加噪声的情况下的幅频图 ，并进行比对。 设计流程图 图 1 程序总流程图 4 仿真实现过程 源程序代码 fs=100。 %设定采样频率 N=128。 n=0:N1。 开始 设置抽样频率 fs、频率抽样点 N、信号频率 f0 生成正弦信号 x=sin(2*pi*f0*t) 对该信号进行 FFT 变换

T、原始图像、内置 FFT、内置 IFFT。 输入界面 程序在 MATLAB 软件 M 文件中输入，输入完毕无误后，即可运行得出结果。 MATLAB 输入界面如图 41 所示： 图 41MATLAB输入界面 设计结果 编写程序使得实现对图片取灰度，并对灰度进行 FFT 及 IFFT 运算，得出相应的图片。 同时利用 MATLAB 软件系统内置的 FFT 及 IFFT 程序进行相应的运算。 在

FT)只是离散傅里叶变换（ DFT）的一种快速计算方法，其并不是一种新的变换。 如前面所讲，有限长序列的特点是其频域可离散化成有限长序列。 DFT 的计算在信号处理中非常有用，再有，信号的谱分析对通信，图像传输，声纳等都是很重要的。 此外，在系统的分析，设计和实现中都会用到 DFT 计算。 但是，在很长一段时间里，由于 DFT 的计算量极大，即使采用计算机也很难对实际问题进行处理

Ni   (218) 同理，由 X3(k)和 X4(k)的周期性和 2NWm 的对称性 /4/2 /2k N kNNWW  最后得到： 基于 FPGA的 FFT算法实现 第 6 页 共 41 页 14/,1,0,)()()4/( )()()(42/3142/31   NkkXWkXNkX kXWkXkX kNkN  (219) 同理可得 14/,1,0

就是 DITFFT这一算法。 设序列 x(n)的长度为 N，并且有以下的条件成立 N=2M， M为自然数 1(r)和 2(r)是 x(n)按 n的奇偶性分解成的两个 N/2 点的子序列，如下式所示 12,.. .1,0),2()(1  Nrrxrx 12,...,1,0),12()(2  Nrrxr 那么 x(n)的 DFT 为    n knNn knN