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[资料分享] 实数FFT算法的设计及其C语言实现

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一粒金砂(高级)

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发表于 2018-3-22 11:33 | 只看该作者 |只看大图 |倒序浏览 |阅读模式
      目前国内有关数字信号处理的教材在讲解快速傅里叶变换(FFT)时,都是以复数FFT为重点,实数FFT算法都是一笔带过,书中给出的具体实现程序多为BASIC或FORTRAN程序并且多数不能真正运行。鉴于目前在许多嵌入式系统中要用到FFT运算,如以DSP为核心的交流采样系统、频谱分析、相关分析等。本人结合自己的实际开发经验,研究了实数的FFT算法并给出具体的C语言函数,读者可以直接应用于自己的系统中。
  首先分析实数FFT算法的推导过程,然后给出一种具体实现FFT算法的C语言程序,可以直接应用于需要FFT运算的单片机或DSP等嵌入式系统中。
  1 倒位序算法分析
  按时间抽取(DIT)的FFT算法通常将原始数据倒位序存储,最后按正常顺序输出结果X(0),X(1),...,X(k),...。假设一开始,数据在数组 float dataR[128]中,我们将下标i表示为(b6b5b4b3b2b1b0)b,倒位序存放就是将原来第i个位置的元素存放到第(b0b1b2b3b4b5b6)b的位置上去.由于C语言的位操作能力很强,可以分别提取出b6、b5、b4、b3、b2、b1、b0,再重新组合成b0、b1、b2、b3、b4、b5、b6,即是倒位序的位置。程序段如下(假设128点FFT):
  /* i为原始存放位置,最后得invert_pos为倒位序存放位置 */
  int b0=b1=b2=b3=b4=b5=6=0;
  b0=i&0x01; b1=(i/2)&0x01; b2=(i/4)&0x01;
  b3=(i/8)&0x01; b4=(i/16)&0x01; b5=(i/32)&0x01;
  b6=(i/64)&0x01; /*以上语句提取各比特的0、1值*/
  invert_pos=x0*64+x1*32+x2*16+x3*8+x4*4+x5*2+x6;
  大家可以对比教科书上的倒位序程序,会发现这种算法充分利用了C语言的位操作能力,非常容易理解而且位操作的速度很快。
  2 实数蝶形运算算法的推导
  我们首先看一下图1所示的蝶形图。
  

  蝶形公式:
  X(K) = X’(K) + X’(K+B)W PN ,
  X(K+B) = X’(K) - X’(K+B) W PN
  其中W PN= cos(2πP/N)- jsin(2πP/N)。
  设 X(K+B) = XR(K+B) + jXI(K+B),
  X(K) = XR(K) + jXI(K) ,
  有:
  XR(K)+jXI(K)= XR’(K)+jXI’(K)+[ XR’(K+B) + jXI’(K+B)]*[ cos(2πP/N)-jsin(2πP/N)];
  继续分解得到下列两式:
  XR(K)= XR’(K)+ XR’(K+B) cos(2πP/N)+ XI’(K+B) sin (2πP/N) (1)
  XI(K)= XI’(K)-XR’(K+B) sin(2πP/N)+XI’(K+B)cos (2πP/N) (2)
  需要注意的是: XR(K)、XR’(K)的存储位置相同,所以经过(1)、(2)后,该位置上的值已经改变,而下面求X(K+B)要用到X’(K),因此在编程时要注意保存XR’(K)和XI’(K)到TR和TI两个临时变量中。
  同理: XR(K+B)+jXI(K+B)= XR’(K)+jXI’(K)- [ XR’(K+B)+jXI’(K+B)] *[ cos(2πP/N)-jsin(2πP/N)]继续分解得到下列两式:
  XR(K+B)= XR’(K)-XR’(K+B) cos(2πP/N)- XI’(K+B) sin (2πP/N) (3)
  XI(K+B)= XI’(K)+ XR’(K+B) sin(2πP/N)- XI’(K+B) cos (2πP/N) (4)
  注意:
  ① 在编程时, 式(3)、(4)中的XR’(K)和 XI’(K)分别用TR和TI代替。
  ② 经过式(3)后, XR(K+B)的值已变化,而式(4)中要用到该位置上的上一级值,所以在执行式(3)前要先将上一级的值XR’(K+B)保存。
  ③ 在编程时, XR(K)和 XR’(K), XI(K)和 XI’(K)使用同一个变量。
  通过以上分析,我们只要将式(1)、(2)、(3)、(4)转换成C语言语句即可。要注意变量的中间保存,详见以下程序段。
  /* 蝶形运算程序段 ,dataR[]存放实数部分,dataI[]存放虚部*/
  /* cos、sin函数做成表格,直接查表加快运算速度 */
  TR=dataR[k]; TI=dataI[k]; temp=dataR[k+b];/*保存变量,供后面语句使用*/
  dataR[k]=dataR[k]+dataR[k+b]*cos_tab[p]+dataI[k+b]*sin_tab[p];
  dataI[k]=dataI[k]-dataR[k+b]*sin_tab[p]+dataI[k+b]*cos_tab[p];
  dataR[k+b]=TR-dataR[k+b]*cos_tab[p]-dataI[k+b]*sin_tab[p];
  dataI[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-dataI[k+b]*cos_tab[p];
3 DIT FFT 算法的基本思想分析
  我们知道N点FFT运算可以分成LOGN2 级,每一级都有N/2个碟形。DIT FFT的基本思想是用3层循环完成全部运算(N点FFT)。
  第一层循环:由于N=2m需要m级计算,第一层循环对运算的级数进行控制。
  第二层循环:由于第L级有2L-1个蝶形因子(乘数),第二层循环根据乘数进行控制,保证对于每一个蝶形因子第三层循环要执行一次,这样,第三层循环在第二层循环控制下,每一级要进行2L-1次循环计算。
  第三层循环:由于第L级共有N/2L个群,并且同一级内不同群的乘数分布相同,当第二层循环确定某一乘数后,第三层循环要将本级中每个群中具有这一乘数的蝶形计算一次,即第三层循环每执行完一次要进行N/2L个碟形计算。
  可以得出结论:在每一级中,第三层循环完成N/2L个碟形计算;第二层循环使第三层循环进行 2L-1次,因此,第二层循环完成时,共进行2L-1 *N/2L=N/2个碟形计算。实质是:第二、第三层循环完成了第L级的计算。
  几个要注意的数据:
  ① 在第L级中,每个碟形的两个输入端相距b=2L-1个点。
  ② 同一乘数对应着相邻间隔为2L个点的N/2L个碟形。
  ③ 第L级的2L-1个碟形因子WPN 中的P,可表示为p = j*2m-L,其中j = 0,1,2,...,(2L-1-1)。
  以上对嵌入式系统中的FFT算法进行了分析与研究。读者可以将其算法直接应用到自己的系统中,欢迎来信共同讨论。(Email:xiaowanang@163.net)
  附128点DIT FFT函数:
  /* 采样来的数据放在dataR[ ]数组中,运算前dataI[ ]数组初始化为0 */
  void FFT(float dataR[],float dataI[])
  {int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6;
  int L,j,k,b,p;
  float TR,TI,temp;
  /********** following code invert sequence ************/
  for(i=0;i<128;i++)
  { x0=x1=x2=x3=x4=x5=x6=0;
  x0=i&0x01; x1=(i/2)&0x01; x2=(i/4)&0x01; x3=(i/8)&0x01;x4=(i/16)&0x01; x5=(i/32)&0x01; x6=(i/64)&0x01;
  xx=x0*64+x1*32+x2*16+x3*8+x4*4+x5*2+x6;
  dataI[xx]=dataR;
  }
  for(i=0;i<128;i++)
  { dataR=dataI; dataI=0; }
  /************** following code FFT *******************/
  for(L=1;L<=7;L++) { /* for(1) */
  b=1; i=L-1;
  while(i>0)
  {b=b*2; i--;} /* b= 2^(L-1) */
  for(j=0;j<=b-1;j++) /* for (2) */
  { p=1; i=7-L;
  while(i>0) /* p=pow(2,7-L)*j; */
  {p=p*2; i--;}
  p=p*j;
  for(k=j;k<128;k=k+2*b) /* for (3) */
  { TR=dataR[k]; TI=dataI[k]; temp=dataR[k+b];
  dataR[k]=dataR[k]+dataR[k+b]*cos_tab[p]+dataI[k+b]*sin_tab[p];
  dataI[k]=dataI[k]-dataR[k+b]*sin_tab[p]+dataI[k+b]*cos_tab[p];
  dataR[k+b]=TR-dataR[k+b]*cos_tab[p]-dataI[k+b]*sin_tab[p];
  dataI[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-dataI[k+b]*cos_tab[p];
  } /* END for (3) */
  } /* END for (2) */
  } /* END for (1) */
  for(i=0;i<32;i++){ /* 只需要32次以下的谐波进行分析 */
  w=sqrt(dataR*dataR+dataI*dataI);
  w=w/64;}
  w[0]=w[0]/2;
  } /* END FFT */

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