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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>固定幾何結(jié)構(gòu)的FFT算法及其FPGA實現(xiàn)

固定幾何結(jié)構(gòu)的FFT算法及其FPGA實現(xiàn)

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2017-10-13 10:42:487

數(shù)字信號處理技術(shù)FFT算法FPGAFFT變換設計

算法及其實現(xiàn)方法的研究具有很強的理論和現(xiàn)實意義。 1 FFT 算法及其實現(xiàn)方法 現(xiàn)場可編程門陣列 FPGA 是一種可編程使用的信號處理器件,其運算速度高,內(nèi)置高速乘法器可實現(xiàn)復雜累加乘法運算;同時其存儲量大,無需外接存儲器就可實現(xiàn)大量數(shù)
2017-10-15 10:54:3120

FPGA實現(xiàn)FFT算法

時,因計算量太大,直接用DFT算法進行譜分析和信號的實時處理是不切實際的??焖俑盗⑷~變換(Fast Fourier Transformation,簡稱FFT)使DFT運算效率提高1~2個數(shù)
2017-11-06 10:48:3932

fft算法是什么_如何提高fft算法分辨率

FFT算法(fast Fourier transform),即快速傅里葉變換,是指利用計算機計算離散傅里葉變換(DFT)的高效、快速計算方法的統(tǒng)稱,簡稱FFT??焖俑道锶~變換是1965年由J.W.
2017-11-09 09:28:407985

基于FPGAFFT實現(xiàn)方案

有兩種:軟件(軟件編程)和硬件(專用ASIC芯片)。DSP軟件編程實現(xiàn)速度較慢,不能滿足FFT算法高速、實時的場合;專用芯片在速度上能滿足要求,但外圍電路復雜,可擴展性差,FPGA在當今數(shù)字信號處理領(lǐng)域被廣泛采用,其兼有軟件編程的靈活性和專用芯
2017-11-09 10:58:1411

基于Xilinx FPGA 實現(xiàn)FFT算法的電力諧波檢測的設計方案詳解

。在進行FFT這類并行運算為主的算法時,采用FPGA的優(yōu)勢不言而喻。用FPGA實現(xiàn)FFT算法進行諧波檢測成為了一大熱點。
2018-07-16 18:22:003391

DSP芯片在基于FFT算法的電力系統(tǒng)諧波檢測裝置中的應用

門陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)在近年來獲得了突飛猛進的發(fā)展,目前已成為實現(xiàn)數(shù)字系統(tǒng)的主流平臺之一。與DSP相比,FPGA最大的優(yōu)勢就是可以進行并行計算。在進行FFT 這類并行運算為主的算法時,采用FPGA的優(yōu)勢不言而喻。用FPGA實現(xiàn)FFT算法進行諧波
2017-12-02 10:33:2513

基于FPGA-IPCore的FFT仿真與硬件實現(xiàn)

FFT算法是離散傅罩葉變換(DFT)的一種高效算法,它被廣泛地運用于圖像處理、音頻編碼、頻譜分析等數(shù)字信號處理(DSP)領(lǐng)域,其變換長度N.一般要求很大。DSP速度較慢、接口不靈活,而且沒有FFT
2018-04-03 16:48:122

淺談FFT算法原理 基于FPGAFFT算法的硬件實現(xiàn)

FFT算法中,數(shù)據(jù)的寬度通常都是固定的寬度。然而,在FFT的運算過程中,特別是乘法運算中,運算的結(jié)果將不可避免地帶來誤差。因此,為了保證結(jié)果的準確性,采用定點分析是非常必要的。
2018-05-25 05:23:0025530

基于Quartus II的綜合仿真實現(xiàn)FFT IP核的FFT算法

數(shù)字信號處理領(lǐng)域中FFT算法有著廣泛的應用。目前現(xiàn)有的文獻大多致力于研究利用FFT算法做有關(guān)信號處理、參數(shù)估計、F+FT蝶形運算單元與地址單元設計、不同算法FFT實現(xiàn)以及FFT模型優(yōu)化等方面。
2019-01-07 09:33:008932

基于FPGA器件實現(xiàn)微波接力機中的FFT模塊設計

實現(xiàn)FFT的工程,目前通用的方法是采用DSP、FFT處理電路及FPGA。用DSP實現(xiàn)FFT的處理速度較慢,不能滿足某些高速信號實時處理的要求;專用的FFT處理器件雖然速度較快,但是價格相對昂貴
2020-07-27 17:52:011191

LTE物理上行共享信道中FFT算法分析與FPGA實現(xiàn)

如何利用FPGA實現(xiàn)FFT算法,包括算法選取、算法驗證、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設計、FPGA實現(xiàn)和測試整個流程。設計采用Good-Thomas算法,利用Verilog HDL描述的方式實現(xiàn)了不定點FFT系統(tǒng),并以FPGA芯片virtex4為硬件平臺,進行了仿真、綜合、板級驗證等工作。仿真結(jié)果表明
2021-01-25 14:27:158

使用FPGA實現(xiàn)流水線結(jié)構(gòu)FFT處理器論文講解

針對高速實時信號處理的要求,介紹了用現(xiàn)場可編程邏輯陣列(FPGA實現(xiàn)的一種流水線結(jié)構(gòu)FFT處理器方案。該FFT處理器能夠?qū)π盘栠M行實時頻譜分析,最高工作頻率達到75 MHz。通過對采樣數(shù)據(jù)進行
2021-01-25 14:51:0012

如何使用FPGA和CPLD實現(xiàn)FFT算法與仿真分析

的數(shù)字信號處理系統(tǒng)具有更高的實時性和可嵌入性,能夠方便地實現(xiàn)系統(tǒng)的集成與功能擴展。FFT的硬件結(jié)構(gòu)主要包括蝶形處理器、存儲單元、地址生成單元與控制單元。
2021-02-01 10:33:0619

如何使用FPGA實現(xiàn)FFT的研究

目的針對高速數(shù)字信號處理的要求,給出了用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA實現(xiàn)的快速傅里葉變換(FFT)方案。方法 算法為按時間抽取的基4算法,采用遞歸結(jié)構(gòu)的塊浮點運算方案,蝶算過程只擴展兩個符號位以適應
2021-02-02 17:13:0213

如何使用FPGA實現(xiàn)空間太陽望遠鏡圖像相關(guān)算法

兩維圖像相關(guān)跟蹤是空間太陽望遠鏡1m光學系統(tǒng)達到0.1“分辨率關(guān)鍵之一。介紹了基于FPGA實現(xiàn)SST相關(guān)算法的方法,如2×2矢量基蝶形FFT、模塊化結(jié)構(gòu)、兩級狀態(tài)機、動態(tài)塊浮點、并行流水時序等.20MHz下32×32圖像相關(guān)算法在XCV800芯片上實現(xiàn)僅713?微秒,像元擬合精度優(yōu)于1/50.
2021-03-11 16:07:5913

如何使用FPGA實現(xiàn)全并行結(jié)構(gòu)FFT

提出了一種基于FPGA實現(xiàn)的全并行結(jié)構(gòu)FFT設計方法,采用XILINX公司最新器件VirtexII Pro,用硬件描述語言VHDL和圖形輸入相結(jié)合的方法,在ISE6.1中完成設計的輸入、綜合、編譯
2021-03-31 15:22:0011

基于新型FPGAFFT設計與實現(xiàn)

基于新型FPGAFFT設計與實現(xiàn)設計方法。
2021-06-17 17:07:0342

FPGA實現(xiàn)FFT算法的方法

摘要:在對FFT(快速傅立葉變換)算法進行研究的基礎(chǔ)上,描述了用FPGA實現(xiàn)FFT的方法,并對其中的整體結(jié)構(gòu)、蝶形單元及性能等進行了分析。
2022-04-12 19:28:254515

利用FFT算法實現(xiàn)快速傅里葉變換

簡 介: 利用FFT算法實現(xiàn)快速傅里葉變換, 在理論、工程中具有非常廣泛的應用。除了能夠在合適的計算平臺完成FFT算法,同時還需要注意到它在頻譜分析中可能帶來的頻率混疊以及頻率泄露等問題。
2022-07-10 09:07:002632

采用FPGA實現(xiàn)FFT算法示例

差,成本昂貴。隨著FPGA發(fā)展,其資源豐富,易于組織流水和并行結(jié)構(gòu),將FFT實時性要求與FPGA器件設計的靈活性相結(jié)合,實現(xiàn)并行算法與硬件結(jié)構(gòu)的優(yōu)化配置,不僅可以提高處理速度,并且具有靈活性高。開發(fā)費
2023-05-11 15:31:411649

基2FFT的verilog代碼實現(xiàn)及仿真

上文基2FFT算法推導及python仿真推導了基2FFT的公式,并通過python做了算法驗證,本文使用verilog實現(xiàn)8點基2FFT的代碼。
2023-06-02 12:38:57630

如何用FPGA實現(xiàn)FFT算法

長度N的平方成正比。當N較大時,因計算量太大,直接用DFT算法進行譜分析和信號的實時處理是不切實際的??焖俑盗⑷~變換(Fast Fourier Transformation,簡稱FFT)使DFT運算效率
2023-10-09 14:30:02445

基于單片機的FFT算法分析與實現(xiàn)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于單片機的FFT算法分析與實現(xiàn).pdf》資料免費下載
2023-10-20 11:37:352

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