（转）Bluecore-DSP中FFT的用法

FFT 的原理并不难，首先是复变函数+三角函数=复立叶级数，离散化后便是离散复立叶变换DFT，它的快速实现算法便是FFT，DFT到FFT在原理上没有什么 突破，主要还是利用了三角函数的优异的计算特性，实践性的快速算法。CSR的Kalimba DSP实现FFT是有一个算子的，看下它的源码就知道无非是三级循环运算，跟网上满天飞的C语言实现其实是一样的，对做算法的人而言，FFT算法就是基本 功，不过基本功满天飞也实在折射了国人做算法之现状，什么时候当稍显优秀和复杂的算法可以在网上飞时，咱们的算法设计能力就说明得到真提高了。打住，偶不 是做算法的。给大家介绍下CSR的DSP中FFT的用法。

对于任何函数一定要搞清其入口和出口，即输入输出是什么类型，长度和大小的取值区间是什么，FFT算子也不例外。信 号处理用的FFT是对时域信号求其频率成分大小的运算，而且它是复数运算，需要把信号做实部，而虚部全为零，运算结果实部虚部取模便为其频率成分的大小。 而且要注意它是占位运算，即运算结果的输出占用的是输入数据的地址空间，输入顺序，输出逆序，输入逆序时输出顺序，这个逆序是位逆序，比如0000001 的逆序是1000000，显然这个逆序还取决于FFT运算的点数，根据复立叶变换原理，频率分辨率取决于运算点数和ADC的采样速率，计算公式如下：
Δf=fs/N

同时，由于是占位运算，所以在做多次运算时，一定要在运算前将实部虚部都清零，然后再对实部进行赋值。对于实部，如果数据小于运算点数，可以将剩余未赋值数据填零，这样也不会影响运算结果。

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