spru587e 中fft算法优化

spru587e 中提供了很多针对 FFT 算法的优化技巧，包括以下几点：

1. 利用数据重排（data reordering）技术，将输入数据按照蝴蝶算法的计算顺序重新排列，可以大大降低计算量。

2. 利用循环展开（loop unrolling）技术，将循环中的多次计算展开成一系列独立的计算，可以降低循环开销和控制流等因素对性能的影响。

3. 利用指令级并行（instruction-level parallelism）技术，通过将多个计算任务交错执行，充分利用 CPU 中的多个指令单元，提高计算效率。

4. 利用硬件加速器（hardware accelerator）技术，将 FFT 计算任务分配到专用的硬件加速器中执行，可以大大提高计算速度。

需要注意的是，这些优化技巧需要根据具体的应用场景和平台架构进行选择和调整，才能达到最优的性能表现。

相关问题

spru587e 中好的fft算法

针对 spru587e 处理器，TI官方提供了一些适用于该处理器的 FFT 算法实现。

其中，常用的有：

1. radix-2 Cooley-Tukey 快速傅里叶变换算法（FFT）：该算法主要基于分治策略，适合处理长度为 2 的幂次的序列。在 spru587e 中，可以使用 DSPF_sp_fftSPxSP() 函数实现该算法。

2. mixed-radix 傅里叶变换算法：该算法可以处理任意长度的序列，但需要对序列长度进行分解为较小的质因数。在 spru587e 中，可以使用 DSPF_sp_fft32x32() 函数实现该算法。

3. split-radix 傅里叶变换算法：该算法可以处理长度为 2、3 和 5 的幂次的序列，而且比 Cooley-Tukey 和 mixed-radix 算法更快。在 spru587e 中，可以使用 DSPF_sp_fftSPxSP_split() 函数实现该算法。

需要根据具体应用场景和数据特点选择最适合的算法实现。

spru587e 中实时性fft算法

spru587e 是 TI 公司发布的一份关于实时性 FFT 算法的应用手册。其中提到了多种实时性 FFT 算法，包括基于 Goertzel 算法的实时单频信号检测、基于 FFT 的实时频谱分析、基于 Rader 算法的实时大规模 FFT 等。这些算法都具有实时、高效、精确等特点，可以广泛应用于信号处理、通信、音频处理等领域。如果您需要更具体的信息，建议您参考该手册。