28035芯片上的FFT调试与代码分享

"这篇资源是关于在28035平台上进行FFT(快速傅里叶变换)调试的经验分享，作者提供了已经调试好的代码，并附有详细的工程说明。文中提到，对于FFT的理论知识，读者可以查阅TI的相关文档，而作者提供的代码可供大家交流和学习。此外，还提供了一个PDF格式的文档，以更规范的形式展示代码，同时包含了网络上找到的FFT资料。" 在数字信号处理中，FFT是一种高效计算离散傅里叶变换(DFT)的算法，它极大地减少了计算量，尤其适用于实时信号处理和分析。在28035这个微控制器平台上实现FFT，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **FFT算法**：FFT的基本思想是将DFT分解成较小的DFT，通过复用计算结果来减少计算复杂度。最常用的FFT算法是Cooley-Tukey算法，分为radix-2（基2）和radix-n（基n）两种。 2. **数据预处理**：在实际应用中，往往需要对输入序列进行窗函数处理，如文中提到的HAMMING128，以减小旁瓣效应和改善频率分辨率。窗函数的选择会直接影响到FFT的结果。 3. **内存布局**：在代码中，定义了两个缓冲区`ipcb`和`mag`，分别用于原地计算和存储幅度结果。`ipcb`是进行FFT计算的工作缓冲区，`mag`用于存储计算得到的幅度值。 4. **库函数和常量**：`fft.h`包含了实现FFT的函数声明，`RFFT32_fft`可能是TI提供的一个预设的FFT配置结构体，`RFFT32_128P_DEFAULTS`可能是默认的配置参数。`N128`定义了FFT的长度为128点。 5. **代码实现**：在C语言的源码中，可以看到一个简单的示例数组`sarray`，这个数组可能用于测试FFT功能，其元素值是正弦函数的近似值。`fft()`函数可能是执行FFT计算的核心函数。 6. **调试与优化**：调试FFT时，关键在于验证计算结果的正确性，这可能通过与理论值比较、查看幅度谱或者通过硬件示波器等工具进行。此外，优化包括考虑计算速度、内存占用和功耗等方面。 7. **交流与分享**：作者通过提供代码和文档，鼓励社区成员一起讨论和改进，这种共享精神是开源社区的重要组成部分，有助于技术的传播和进步。 这个资源为在28035平台上实现和调试FFT提供了一手实践经验和代码实例，对于学习和应用FFT的开发者来说具有很高的参考价值。