引言 滤波器组频率响应的研究是一个非常复杂的课题。这方面的大多数文章只研究稳定状态下的响应,事实上,雷达和其它突发方式的信号具有瞬时的特性。因此,了解滤波器组
示波器是一种较为常见的测试测量仪器,其能够将肉眼不可见得电信号转化为能够被肉眼看到的图形,能够帮助设计者对电路进行检测或着进行数据的采集,在电子电力设备当中占有较为重要的地位。EMI问题一直
利用FPGA设计实现GNSS信号的频域快速捕获算法。
傅立叶变换是一种将信号从时域转变为频域表示的变换形式,它是数字信号处理中对信号进行分析时经常采用的一种方法。信号的一些特性在时域总是表现得不明显,通过傅里叶算法,将其变换到频域,其特
前些日子,因为需要在STM32F103系列处理器上,对采集的音频信号进行FFT,所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT。在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较,最终选择了使用
引言 Astro-Rail工具为芯片设计提供了在设计和签核阶段进行功耗、电压降和电迁移分析的功能。用Astro-Rail工具对一个5百万门的设计进行功耗、电压降和电迁移分析,所需
DSP在数字化测量系统中有多种功能获得广泛采用,它们可改善有限取样率引起的频率响应、相位响应、噪声性能、带宽扩展等指标。数字化测量系统(如数字化仪、数字示波器)的DSP配置如图1所示,DSP对A/D转换后的模拟信号数据流进行数字处理,最常用的功能有快速傅立叶变换(FFT)、数字调制。
FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换 到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如 果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个
在空间太阳望远镜的在轨高速数据处理中,运算时间是影响系统性能的重要环节之一。利用FPGA丰富的逻辑单元实现快速傅里叶变换(FFT),解决 了在轨实时大数据量图像处理与航天级DSP运算速度不足之间的矛盾;利用溢出监测移位结构解决了定点运算的动态范围问题。经过实验验证,各项指标均达到了设计要求。
针对在电力系统保护中的交流信号采样实时性问题,采用VxWorks平台实现了快速交流信号采样及有效值计算,并对其中的关键程序——离散傅里叶算法进行了优化设计,包括快速查表、定点乘法、快速开方运算等。通过32位RISC内核微处理器硬件平台的验证结果显示,优化后的数据处理结果仍保持了较高精度,但时间大幅度缩短。
在DSO中,通过快速傅立叶变换(FFT)可以得到信号的频谱,进而在频域对一个信号进行分析。如电源谐波的测量需要用FFT来观察频谱,在高速串行数据的测量中也经常用FFT来分析导致系统失效的噪声和干扰。对
FFT算法是计算离散傅里叶变换的方法,它大大地减少了运算量,缩短了运算时间,使实时分析成为可能。 按时间抽取的FFT算法通常将原始的数据倒位序存储,最后按照正常顺序输出结果X 下面是128点
随着集成电路的飞速发展,在图像处理,通信和多媒体等很多领域中,数字信号处理技术已经被广泛应用。快速傅立叶变换(FFT)算法的提出,使得数字信号处理的运算时间上面缩短了好几个数量级。因此对FFT 算法及其实现方
本文讨论了一些重要的FFT特性,解释了如何利用这些特性设置FFT以实现高效的分析。 快速傅里叶变换(FFT)是20世纪70年代微处理器进入商业设计时首次出现的。从昂贵的实验室型号到最便宜的业余型号,
提到波形算法,容易想到示波器里数学运算功能“math”可以实现几十种的算法,完全满足应用需要,其中有个特色算法就是实时的FFT算法,可以实时显示频谱,实现时域和频域联调的功能。该文谈的算法主要针对测试波形做相应的算法,提升波形质量,分为三种:OFF,ENVELOPE,AVERAGE。
关于示波器设置或数据的存储功能很多人表示似懂非懂,想对所测的数据进行二次分析却无从下手,存储由此上演了犹抱琵琶半遮面的经典桥段,接下来让我们来揭开它神秘的面纱,让你从此保存文件不再是难题。
离散傅里叶变换DFT在通信、控制、信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等领域中有着广泛的应用。FFT算法是作为DFT快速算法提出的,它将长序列的DFT分解为短序列的DFT,大大减少了运算量。FFT的FPGA实
脉冲信号是现代雷达主要采用的信号形式,脉冲信号频率测量是雷达侦察中不可或缺的环节,对雷达对抗起着重要的作用。数字化处理是雷达对抗系统发展的趋势之一,常用的数字测频方法包括过零点检测法、相位差分法、快速