數字下變頻FFT及其在頻譜分析儀中的實現

圖3是其DSP基于中斷響應的軟件實現流程圖，該DSP軟件主要由2個中斷處理程序共同完成。其中，2個中斷分別為HPI中斷和FIFO半滿中斷。

主機的HPI中斷通過訪問DSP的HPI接口產生，該中斷用來通知DSP得到當前頻譜分析儀的分辨率，并根據式(2)由分辨率、窗函數-3 dB帶寬因子K和采樣率計算出FFT長度M，并由預先設定的抽取比D計算出采樣數據長度N=M×D。

FPGA控制產生的ADC采樣FIFO半滿中斷，則先讓DSP完成數據采集、軟件數字下變頻；當所采集的數據足夠時，再進行FFT處理(此時FPGA控制ADC停止采樣)。由于DSP片內數據空間較小，ADC采樣數據先保存在內部RAM，經CIC抽取濾波后，其輸出數據和FFT處理數據都存放在外部SDRAM空間，而SBSRAM是參數存放和傳遞的空間，里面包括數字本振(該數據是在開機時由主機加載)、窗函數和FFT蝶形因子等參數。

4 處理時間比較與分析

本文選擇在相同ADC采樣數據下將傳統FFT和數字下變頻FFT 2種方法的處理時間進行對比測試，在測試中選擇的采樣數據量為64K，基于數字下變頻的FFT方法選擇的抽取比為64，所有FFT數據訪問都是在片外SDRAM，測試結果如表1所示。

由表1可以知，基于數字下變頻的FFT方法總共耗時為1.92+0.95=2.87 ms，遠小于傳統法的320.7 ms。傳統法處理時間過長，主要是因為FFT算法本身的大數據量運算耗時較多，而且DSP訪問外部SDRAM較之片內耗時更多。64K數據都在外部SDRAM，而FFT算法需要多次對數據進行讀寫操作，這必然導致整個處理中的數據訪問時問增加，從而引起整個處理時間增加。相比而言，基于數字下變頻的FFT方法只需進行1K點的FFT；而且CIC抽取濾波處理是在片內進行的，均是簡單的加法運算，整個處理時間自然就少多了。

5 結 論

本文分析了基于數字下變頻的FFT技術的具體方法，在實現寬帶頻譜分析和窄的分辨率方面，該方法比傳統的FFT更能有效降低整個處理過程的運算量、存儲量和處理時間。實際應用證明：在某新型頻譜分析儀中，通過在單片DSP里的軟件實現，并由處理時間對比測試可知，該方法較之傳統FFT方法能大幅度提高系統的實時性。