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    摘要在一些实际的应用中，由于常常需要对频域上的离散信号进行连续不断的分析，并且满足实时性，同时分析其不同时刻输入信号所对应的频谱响应，而传统快速傅立叶算法（FFT）运算复杂，计算量大，且不能反映单个频点连续变化的频谱信息。 本文介绍了滑窗FFT 算法，滑窗快速傅立叶变换（SFFT）是一种在逐个信号样本基础上计算傅立叶变换的递归算法。通过推导其数学公式，分析了算法特点，并进行仿真运算，验证算法功能的正确性，同时，通过 DSP 仿真平台C2000 实现该算法功能，并验证算法实时性。 最后分析了滑窗FFT 算法的优势和不足，作出一定的改进。  42226
    毕业论文关键词  滑窗FFT算法  DSP  TMS320F2812  频谱信息
    Title    Sliding Fast Fourier Transform Based On DSP Methods
      Abstract There are applications that require spectrum analysis only over a subset of the N  center frequencies of an  N-point DFT.A popular, as well as efficient, technique for computing sparse DFT results is the FFT algorithm that computes a single complex DFT spectral bin value for every N input time samples.  This article describes a sliding FFT process whose spectral bin output rate is equal to the input data rate, on a sample-by-sample basis, with the advantage that it requires fewer computations than the FFT algorithm for real-time spectral analysis.The algorithm functions  is implemented  through DSP TMS320F2812.  Finally the sliding FFT algorithm strengths and weaknesses will be analyzed, and improvements will be made.   
    Keywords    Sliding DFT  DSP  TMS320F2812  Spectrum Information   

    目次

    1引言.1

    1.1滑窗FFT算法背景1

    1.2算法应用前景2

    1.3本文主要任务3

    2滑窗FFT算法原理.4

    2.1算法概述4

    2.2算法推导5

    2.3算法结构图6

    2.4运算量比较.6

    2.5滑窗FFT算法的MATLAB仿真与验证.7

    2.5.1MATLAB仿真思路7

    2.5.2仿真结果对比分析8

    3滑窗FFT算法的设计实现12

    3.1DSP实验平台简介.12

    3.2CCS软件简介.13

    3.3滑窗FFT硬件模块.14

    3.3.1实现框图.14

    3.3.2内存资源的配置：.15

    3.3.3AD采样.17

    3.3.4核心算法.17

    4系统集成19

    4.1滑窗FFT硬件算法验证.19

    4.2算法性能分析.20

    4.3算法的优势与不足.21

    4.4滑窗FFT实现改进方法.21

    4.4.1算法理论部分改进.21

    4.4.2DSP实现部分改进21

    结论.22

    致谢.23

    参考文献24
    1.1   滑窗 FFT算法背景 滑窗FFT（SFFT）是由离散傅立叶变换（DFT）发展而来，DFT 是最为传统的数字信号处理方式，也是最基础，最常用的处理方法之一,它功能强大，是数字信号处理的核心。DFT的可以利用于信号与系统的分析与集成上，而且许多算法，例如相关、滤波、谱估计等都可以转换为 DFT来实现，所以 DFT在许多实际工程领域都可以得到运用。 离散傅立叶变换的核心思路是将一些在时域不方便处理的信号转换到频域，例如卷积运算，从而在频域中分析处理并计算信号；然后将频域中得到的结果通过离散傅立叶逆变换，转换到时域，两者的算法表达式为：    DFT                                 X(k) = ∑

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