关于TIFFT库的使用

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1、这篇文章是应一些找我讨论DSP的同学所写，贴在这里大家一起学习。曾有不少论坛上的同学（包括DSP算法讨论群里的一些同学）问过我关于TI的FFT库的使用，这里我将我使用过的一些经验说一下。TI的这个FFT库在计算速度、计算精度以及数据存储等方面是做了不少优化的，比如数据存储，若作N点的FFT，供查表用的旋转因子必须有N/2点的正弦值与N/2点的余弦值，这个库将其压缩成3N/4点的正弦值，因此就节省了N/4点的存储空间；另外计算N点实数FFT时，一般简单的做法是将N点实数的虚部全化为0来处理，而这个库则把N点实数数据打包成N/2点复数数据来处理，在计算

2、速度和存储空间都有很大改进。之前我浏览helloDSP论坛的帖子，有很多人发出疑问：为什么我计算出的mag值全为零？这样的帖子真不少见；TI的官方工程师论坛不少老外也发问：WhydidIgetallzeros?事实上我想主要原因是输入数据格式不对。我认为使用这个库主要注意一下两点：1.数据输入输出的Q格式；2.存储空间分配。下面以32位实数FFT为例来说明。注意到文档的40页有如下说明：1.在函数voidcalc(RFFT32_handle)有如下一句：NotethattheinputandoutputdataareinQ31format.；2.在

3、函数voidmag(FFT128R_handle)有如下一句：NotethatthemagnitudeoutputisstoredinQ30format.因为28x系列DSP是定点处理器，而FFT计算涉及到不少浮点计算，TI使用Q格式来解决这个问题（Q格式说明可参考sprc087_IQmath）。事实上输入数据采用Q31格式能在避免计算溢出前提下获得最好的计算精度。对AD采样的数据进行FFT计算，定义计算缓冲区数组：longipcb[N+2];因为AD结果寄存器是12位的，在数据左对齐的情况下直接左移15位即可：ipcb[ConversionCou

4、nt]=((unsignedlong)AdcRegs.ADCRESULT0)<<15;另外我记得有份文档提到在某些存储器下是右对齐，此时则需左移19位，大家在使用时注意这个问题。当采样完成后，按照FFT库的文档上的说明或者仿照文档附带的例程，进行相应函数调用来实现自己的FFT计算，比如按计算点数来定义各个变量数组，是否加窗，是否求解幅值平方值等。在进行存储器分配时，文档上要求（128点实数FFT为例）：FFTipcbALIGN(256):{}>L0L1RAMPAGE1FFTmag>L0L1RAMPAGE1FFTtf>NVMEMPAGE0/*Nonv

5、olatilememory*/.econst>NVMEMPAGE0/*Nonvolatilememory*/注意两点：FFT计算缓冲区FFTipcb需在page1上连续分配2N个位置（以ALIGN来指定），FFTtf（旋转因子）需放在Nonvolatilememory的page0内（事实上如何才能为Nonvolatile我也不清楚）。FFTtf位置这点我之前在调试时对计算FFT影响很大，因为twiddlefactor若因存储冲突肯定会造成查表值不准确，那计算FFT时肯定就不对了。有个论坛帖子作者说一定要放在origin=0x008000开始位置，其

6、实也不对，大家可自己去试验；后面我也会给出我的存储配置文件（即.cmd文件内容）。无图无真相，下面给出计算实例。假设有一信号包含两个谐波频率值，分别为413.0Hz（幅值设为1.00V）和287.0Hz（幅值设为0.400V），利用函数发生器产生这两路信号再混合，加上偏置后送入AD采样。设采样频率1024Hz，共采样2048点。图1的采样点均是右对齐的12位采样结果值。图1AD采样得到的采样点图利用TI的FFT库进行计算，查看mag数组，得到图2.图2FFT计算结果(mag数组)以1024Hz采样2048点，采样时间2s，对两个谐波频率可采样到整数

7、倍周期；从另一个角度理解，此时最小频率分辨率为0.5Hz，413.0Hz与287.0Hz均是其整数倍数，故不会发生频谱展宽或混叠情况，计算得到的频谱图应该为两根尖峰线。从图2结果也能看出这一点。查看mag数组，可知第一根尖峰线下标574，第二根尖峰线下标826，故真实频率值分别为：574*0.5=287Hz,826*0.5=413Hz若要计算幅值，按照输出的Q30格式除相应系数即可。注意最好另外定义浮点数组来做除运算，因为整型数据做除运算（或者右移位操作）会丢失小数位数据。若要验证DSP的FFT计算结果，可将AD数据从CCS导入到MATLAB中做对

8、比计算。有些同学不清楚如何导入导出，下面说一下步骤。1.save，选择保存类型Integer(若是其他进制还需在MATLA