2数字信号处理课程设计报告

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1、数字信号处理课程设计报告数字信号与处理课程设计报告1、课程设计题目：按时间抽选（DIT）的基-2IFFT算法的C实现学号：学生姓名：班级：专业：指导教师：2011年6月19日-9-数字信号处理课程设计报告目录一．数字信号处理的简介-2-二．课程设计的目的与要求-2-三.傅立叶变换的逆变换-2-四.IFFT的计算方法-3-五.课程设计代码-4-六.程序结果-8--9-数字信号处理课程设计报告一．数字信号处理的简介数字信号处理的主要对象是数字信号,且是采用运算的方法达到处理目的,因此,其实现方法不同于模拟信号的实现方法,基本上可以分为两种实现方法,即软件实现方法和硬件实现的方法。而硬件实现

2、指的是选用合适的DSP芯片,配有适合芯片语言及任务要求的软件,实现某种信号处理功能的一种方法。数字信号处理的特点1.灵活性2.高精度和高稳定性3.便于大规模集成4.对数字信号可以存储、运算；系统可以获得高性能指标二．课程设计的目的与要求通过本课程设计进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；能掌握的基本理论和分析方法方面的知识得到进一步扩展；能有效地将理论和实际紧密结合；增强软件编程实现能力和解决实际问题的能力，要求能够熟练地用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序。三.傅立叶变换的逆变换对一个给定的傅里叶变换，求其相应原函数f(t)的运算，即傅立叶变换的逆变换对

3、向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：Y=ifft(X,n,dim)函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。举例A=[3,2,1,1;-5,1,0,1;3,2,1,5];fftA=fft(A)%求A的列向量的傅立叶变换fftA2=fft(A,4,2)%求A的行向量的傅立叶变换ifft(fftA)%对矩阵fftA的列向量进行傅立叶逆变换，结果应等于Aifft(fftA2,4,2)%对矩阵fftA2的行向量进行傅立叶逆变换，其结果应等于ADX=diff(X)计算向量X的向前差分，DX(i)=X(i+1)-

4、X(i)，0

5、序列x(n)现在变为频率序列X(k)，原来是将x(n)偶奇分的，而现在变成对X(k)进行偶奇分了，因此这种算法改称为频率抽选IFFT算法。类似地，当把频率抽选FFT算法用于计算IFFT时，应该称为时间抽选IFFT算法。在IFFT计算中经常把常量1/N分解成M个1/2连乘，即1/N＝(1/2)M，并且在M级的迭代运算中，每级的运算都分别乘上一个1/2因子。图3.29表示的是时间抽选IFFT流程图。-9-数字信号处理课程设计报告五.课程设计代码#include#include/*调用系统函数*/#include/*动态存储*/#incl

6、ude#defineN1024typedefstruct/*定义复数类型*/{doublereal;doubleimg;}complex;/*定义结构体类型为复数类型，声明新类型名为complex*/complexx[N],*W;/*想x[n]为输入序列,*w为指向complex的数据指针*/intsize_x=0;/*输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂*/doublePI;/*圆周率*//*主函数*/intmain(){inti,method,s;voidfft();/*快速傅里叶变换*/voidifft();/*逆快速傅里叶变换*/voidinitW();/*初

7、始化变换核*/voidchange();/*变址，将x[n]倒置*/voidadd(complex,complex,complex*);/*复数加法*/voidmul(complex,complex,complex*);/*复数乘法*/voidsub(complex,complex,complex*);/*复数减法*/voiddivi(complex,complex,complex*);/*复数除法*/voidoutput();/*输出结果*/