数字信号处理

一、前言 　　FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现方案。 二、FFT运算原理及结构 　　本文仅对FFT的核心思想、作用和算法结构进行介绍，FFT具体原理和公式推导详见参考文献。FFT是DFT的快速算法，旨在降低计算复杂度以减小处理延迟和占用的软硬件资源，核心思想是将大点数的DFT运算拆分成多个小点数的DFT运算。因此FFT核心公式与DFT相同。 　　 DFT运算把原始信号采样点与不同的旋转因子做乘累加运算，而旋转因子经过欧拉公式展开后就是角度成倍数关系的正余弦函数。现在DFT在干什么以及怎么干的一目了然：把一段原始信号采样点与不同频率的正余弦信号做“相关运算”，从而找出信号的频率分量。通俗点说就是 通过查看信号与不同频率值正余弦信号的相似程度分析信号本身的频率成分 。工程应用时，了解到这一点就足够了。 　　有了上述理解，再来看FFT算法

最近看书《信号与系统》，第一张比较详细的介绍，单位冲激信号，看到一句话，一个系统对这个理想化脉冲的响应在系统分析中起着关键作用。 那么，数字信号处理，应该就是设计一个系统，这个系统有输入信号，输出信号，输入信号可能是ADC模数采样的值，我们用数字信号处理去设计一个系统，用ADC模数采样的值作为输入，经过我们的系统输出信号，输出信号就是频率值之类的。 来源： https://www.cnblogs.com/429512065qhq/p/11395866.html