用fft作频谱分析

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1、一、用FFT作频谱分析1原理及目的设x(n)是一个长度为M的有限长序列，则定义x(n)的N点DiscreteFourierTransform以及X(k)的N点InverseDiscreteFourierTransform为DFT的实质是：有限长序列的傅立叶变换的有限点离散采样——频域离散化方法。DFT存在许多快速算法FFT.FFT的基本思想在于,将原有的N点序列分成两个较短的序列,这两个序列的DFT组合起来,得出原序列的DFT。时域抽取法基本原理设,M为自然数将长度为N的序列x(n)按n的奇偶分成两组即其中应用旋转因子的周期性：上式可见，一个N点DFT已

2、分解为两个N/2点的DFTX1(k)与X2(k)的组合。此时计算量已经变化。将此过程继续进行下去，最后分解为2点FFT.2程序流程图及源代码开始输入x(n),MN=2M倒序L=1,MJ=0,B-1k=J,N-1,2LL表示运算级数旋转因子个数对旋转因子计数计算旋转因子指数每个旋转因子对应2M-L个蝶形运算。两个蝶形运算第一个输入点‘距离’是2L旋转因子个数对旋转因子计数计算旋转因子指数每个旋转因子对应2M-L个蝶形运算。两个蝶形运算第一个输入点‘距离’是2L/*文件名为yin_fft.c,功能为计算FFT的子函数，以便被其他程序调用*/#include"

3、math.h"#include"stdio.h"voidchange(floatxr[],floatxi[],intNN){inti,j,k,lh;doublet;j=NN/2;for(i=1;ij){t=xr[i];xr[i]=xr[j];xr[j]=t;t=xi[i];xi[i]=xi[j];xi[j]=t;}k=NN/2;while(j>=k){j=j-k;k=k/2;}j=j+k;/*printf("j=%-3d",j);*/}}voidyin_fft(floatxr[],floatxi[],intN){intL,

4、M,B,P,i,j,k;doublerpart,ipart;doublerwn[64],iwn[64];doublepi2=8.0*atan(1.0);M=(int)(log10(N)/log10(2));for(i=0;i

5、)(pow(2,L))){rpart=xr[k+B]*rwn[P]-xi[k+B]*iwn[P];ipart=xr[k+B]*iwn[P]+xi[k+B]*rwn[P];xr[k+B]=xr[k]-rpart;xi[k+B]=xi[k]-ipart;xr[k]=xr[k]+rpart;xi[k]=xi[k]+ipart;}}}}/*文件名为draw.c,功能为做x(n)及其频谱X(k)的特性曲线*/#include"graphics.h"#include"math.h"#include"yin_fft.c"#definepi3.142main(){int

6、i,fs,N1,N2,XX;intdriver=DETECT,gmode;floatxr[32];floatxi[32],xi2[32];fs=64,N1=16,N2=32,XX=40;initgraph(&driver,&gmode,"");for(i=0;i<32;i++){xi[i]=0;xi2[i]=0;}for(i=0;i

7、40*xr[i]));yin_fft(xr,xi,N1);moveto(XX,400-(int)(10*sqrt(xr[0]*xr[0]+xi[0]*xi[0])));for(i=0;i

8、150-(int)(40*xr[i]));yin_fft(xr,xi2,N2);