基于DSP实现的移动场景的相位配准(7)_毕业论文

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基于DSP实现的移动场景的相位配准(7)


Void DSP_fft16x16_imre(
short *w, int nx, short *x, short *y)    16 bits 复输入输出数据,复数按先虚部/后实部交织存放;
除最后一级外,每级的结果右移 1并四舍五入
void DSP_fft16x16r(
int nx, short *x, short *w, short *y,int radix, int offset, int n_max)    16 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放 ;除最后一级外,每级的结果右移 1并四舍五入 ;针对比较小的 Cache优化;
void DSP_fft16x32(
short *w, int nx, int *x, int *y)    32 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放;
void DSP_fft32x32(
int *w, int nx, int *x, int *y)    32 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放 ;
32 bits旋转因子
void DSP_fft32x32s(
int *w, int nx, int *x, int *y)    32 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放;
32 bits旋转因子 ;
除最后一级外,每级的结果右移 1;
void DSP_ifft16x16(
short *w, int nx, short *x, short *y)    16 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放;
除最后一级外,每级的结果右移 1并四舍五入
Void DSP_ifft16x16_imre(
short *w, int nx, short *x, short *y)    16 bits 复输入输出数据,复数按先虚部/后实部交织存放 ;
除最后一级外,每级的结果右移 1并四舍五入
void DSP_ifft16x32(
short *w, int nx, int *x, int *y)    32 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放
void DSP_ifft32x32(
int *w, int nx, int *x, int *y)    32 bits 复输入输出数据,复数按先实部/后虚部交织存放;
32 bits旋转因子
下图说明了DSP的FFT函数命名规则:
 
所有函数都按混合基FFT实现。除最后一级外,都是基 4运算,最后一级可能是基2或基4。FFT点数要求是2或4的整数次方,且16≤nx≤65536。输入数据是实部虚部交织存放。输出数据是经过排序后的数据。FFT蝶形运算可以直接在输入数组x[]上执行,但比特反转的结果必须存放的另一数组,所以最终输出结果要求存放的另一个数组y[]。也就是说函数中的*x和*y不能对应同一地址。
在第一部分介绍的普通FFT实现里,对旋转因子表的访问不是连续的。为了利用cache的特点,旋转因子表被按如下所示的方式重排,以使它能被连续访问。
对每个基4蝶,第一个旋转因子都是 ,它不需要被存储,只有其它三个需要存储。所以,第一级只用 3N/4个旋转因子。在下一级,运算被分成四个小FFT,每个小FFT使用相同的旋转因子,所以第二级只用3N/16个旋转因子。以此类推,总共需要的旋转因子的个数为:
3N/4 + 3N/16 + 3N/64 + … =N
所以,旋转因子表的大小也是N。
下面的代码产生用于DSP_fft16x16函数的优化的旋转因子表:
int gen_twiddle_fft16x16(short *w, int n)
{
  int i, j, k;
  float M = 32767;
  float PI = 3.14159265358979323846;
 
  for (j = 1, k = 0; j < n >> 2; j = j << 2)
  {  
    for (i = 0; i < n >> 2; i += j << 1)
    {    
      /*twiddle factor for the second output of first butterfly*/
      w[k +  1] =  M * cos(2.0 * PI * (i    ) / n);
      w[k +  0] =  M * sin(2.0 * PI * (i    ) / n);
       
      /*twiddle factor for the second output of second butterfly*/ (责任编辑:qin)