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文件名称:F2812-FFT

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  • 上传时间:
    2012-11-16
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    395.39kb
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FFT 并不是一种新的变换,它是离散傅立叶变换(DFT)的一种快速算法。由于我们在计算DFT 时一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法;一次复数加法则需二次实数加

法。每运算一个X(k)需要4N 次复数乘法及2N+2(N-1)=2(2N-1)次实数加法。所以

整个DFT 运算总共需要4N^2 次实数乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次实数加法。如此一来,计算时乘法次数和加法次数都是和N^2 成正比的,当N 很大时,运算量是可观的,因而需要

改进对DFT 的算法减少运算速度。-FFT is not a new transformation, it is the discrete Fourier transform (DFT) of a fast algorithm. Since we have a complex multiplication when calculating DFT Xuyong four real multiplications and real additions secondary a complex quadratic addition Zexu real addition. Each operator of a X (k) requires 4N times complex multiplication and 2N+2 (N-1) = 2 (2N-1) times the real number addition. Therefore, the DFT computation requires 4N ^ 2 times in total real multiplications and N* 2 (2N-1) = 2N (2N-1) times the real number addition. Thus, when calculating the number of multiplications and additions and are proportional to N ^ 2, when N is large, the computation is considerable and, therefore, need to improve on the DFT algorithm to reduce computational speed.
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F2812-FFT/Debug.lkv
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DSP281x_headers/include/DSP281x_Adc.h
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DSP281x_headers/include/f2812a.h
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DSP281x_headers/source/DSP281x_GlobalVariableDefs.c

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