dsp实验报告 - 实时信号谱分析new

DSP课程实验报告

——利用DSP实现实时信号谱分析

学院：电子信息工程学院

指导老师：高海林

学生：

目录

1、设计任务书 ............................................ 3 2、设计内容 .............................................. 3 3、设计方案 .............................................. 4 3、1整体思路 ......................................... 4 3.2 信号的实时采集与传输 ............................. 4 3.3 FFT算法 ........................................ 5 3.4 “ping-pong”存储方式 ........................... 8 4、实验步骤 ............................................ 9 5、实验结果及分析 ....................................... 10 6、实验中遇到的问题及解决方法 ......................... 13 7、实验感想 ............................................. 13

1、设计任务书

在信息处理中，可以对信号进行时域分析，也可以对信号进行变换域分析，在频域对信号进行频谱分析是最常见的分析之一。利用DSP可以实时地对信号进行频谱分析—快速傅立叶变换（FFT）。本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出，同时对外部输入的信号进行频谱分析。

基本部分：

(1) 设计谱分析算法，或调用DSPLIB中 FFT函数，实现对信号的频谱分析。 (2) 在DMA中断服务程序中，实现信号的实时谱分析

(3) 利用CCS信号分析工具分析信号的频谱成分， 对FFT算法结果进行验证。

发挥部分：

（1）信号频谱数据实时输出到Headphone输出接口，并在示波器上进行显示； （2）在实验板的Line in输入端接入正弦信号，分左右声道分别采集，并分别进行频谱分析;

(3)利用CCS的Profiler工具计算FFT算法所需要的时间，并根据实时性要求进行必要的算法优化。

2、设计内容

（1）掌握CCS的安装、设置，工程的建立、工程设置、编译运行和调试方法 （2）编写C语言程序实现设计要求，并在CCS集成开发环境下调试通过，实现设计所要求的各项功能。 （3）按要求撰写课程设计报告。

3、设计方案

3、1整体思路

首先利用DSP的DMA方式对外部信号进行实时采集，外部模拟信号先进行A/D转换，利用MCBSP的接收寄存器接收数据，并将数据存放到DSP存储区中。设计FFT算法或调用DSPLIB中的rfft或cfft频谱分析函数，对信号进行快速傅立叶变换。频谱数据利用DMA方式送到D/A转换器转换为模拟信号在示波器上显示。

3.2 信号的实时采集与传输

DMA控制器可以在不影响CPU的情况下完成数据的传输，因此数据传输速度快，在要求信号实时采集和处理的系统中常采用DMA方式进行信号传输。本设计中输入信号经过A/D转换成数字信号后，将DMA通道4的源地址设为串口的接收寄存器，利用DMA通道4进行传输；而将DMA通道5的目的地址设置为串口的发送寄存器，将信号频谱利用DMA5通道进行传输，此步骤需要对AIC23、McBSP、DMA通道4和DMA通道5进行初始化配置。处理流图如图3.2.1所示。

上电复位A/D和D/A初始化DM3A通道初始化DM2A通道初始化序列倒序DM方A式接收A/D数据序列FFT等待DM2A接收中断

信号经D/A输出中断服务程序

主程序图3.2.1信号实时采集和频谱分析流程图

3.3 FFT算法

FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换(DFT)的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。 (1)离散傅里叶变换DFT

N点DFT的正变换公式为：

式中，WN=e-j*2π/N，称为旋转因子或蝶形因子。从DFT的定义可以看出，在x(n)为复数序列的情况下，对某个k值，直接按（1）式计算X(k)只需要N次复数乘法和（N-1）次复数加法。因此，对所有N个k值，共需要N2次复数乘法和N(N-1)次复数加法。对于一些相当大有N值（如1024点）来说，直接计算它的DFT所需要的计算量是很大的，因此DFT运算的应用受到了很大的限制。 (2) 快速傅里叶变换FFT

旋转因子WN 有如下的特性： 对称性： WNk+N/2=-WNk 周期性：WNn(N-k)=WNk(N-n)=WN-nk

利用这些特性，既可以使DFT中有些项合并，减少了乘法积项，又可以将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT。FFT就是利用了旋转因子的对称性和周期性来减少运算量的。

一般而言，FFT算法分为按时间抽取的FFT（DIT FFT）和按频率抽取的FFT（DIF FFT）两大类。DIF FFT算法是在时域内将每一级输入序列依次按奇／

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