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基于TMS320LF2407的FFT算法的实现
作者:    来源:    时间:2015-01-03 09:17:53浏览量:


  输入信号频率是10Hz,根据公式f=kfs/N,f是原始信号的频率,k表示峰值出现的位置,fS是采样频率,N是计算的点数,从幅度谱中看出,峰值出现在k=1处,那么,f=1×640/64=10,与原始信号的实际频率一致,说明计算结果正确。3 快速傅里叶变换(FFT)的应用

  FFT在生产实践和科学研究中有着广泛的应用。图7为FFT的典型应用方案。下面简单介绍一下FFT的应用领域。

FFT的典型应用方案

  (1)频谱分析。对各类旋转机械、电机、机床等机器的主体或部件进行实际运行状态下的频谱分析,可以提供设计数据和检验设计结果,或者找寻震源和诊断故障,保证设备的安全运行等一体电感器。在声纳系统中,为了寻找海洋水面船只或潜艇,需要对噪声信号进行频谱分析,以提供有用信息,差模电感判断舰艇运行速度、方向、位置、大小等。

  (2)滤波。滤波是FFT最广泛的应用,它使对波形的频率分量滤波变得十分简单。比如对采样信号进行FFT后,去掉不需要的频率分量,再进行FFT反变换,就得到滤波后的期望信号。

  (3)电力监控系统的谐波分析。电力监控系统的谐波分析,需要对采样数据进行FFT运一体成型电感器算,然后通过液晶屏或其它人机界面重深圳电感器新绘画出来,以方便技术人员掌握电力的质量。

  4 总结

  实验证明,此程序在TMS320LF2407定点DSP中运行良好,速度快且运算结果十分可靠,其用于一般的信号处理和工业控制都能满足精度和实时的要求,具有较高的学术价值和良好的应用前景。其次,掌握FFT,学会在空域和频域中同时思考问题,很多时候可以让我们使用简单的方法来大电流电感解决复杂的问题。

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