DSP编程进阶：使用CCS实现FFT算法

"这篇教程是关于使用Texas Instruments (TI) 的Code Composer Studio (CCS) 进行DSP编程的第二部分，重点在于实现快速傅立叶变换(FFT)。假设读者已经熟悉CCS的基本使用，如果需要入门知识，建议查阅《使用CCS进行DSP编程（一）——CCS编程入门》。教程中使用了闻亭公司的C6xP和C6xPa板以及PCI仿真器来运行和验证FFT算法。通过CCS创建项目，将源代码文件添加到工程，并展示了如何编写和调用C语言实现的FFT算法。虽然TI的CCS支持ANSI C标准，但其针对数学运算的优化库使得性能显著优于普通C语言，使得开发者可以直接关注 DSP 算法而不必深入汇编语言。" 在本文中，作者首先提到了使用CCSSetup配置仿真器硬件，这里使用的是闻亭公司的PCI仿真器驱动。接着在CCS中创建新的Project，并将必要的源代码文件(*.c)、命令文件(*.cmd)和库文件(*.lib)添加到工程中。作者给出了一份测试程序(test.c)的示例，该程序调用了实现FFT的子程序。 这些子程序包括： 1. `init_fft()` - 用于初始化FFT所需的数据或设置。 2. `bitrev()` - 实现位反转，这是FFT算法的关键步骤之一。 3. `c6x_fft()` - 具体的FFT计算函数，根据C6x DSP的架构优化。 文章强调，使用C语言进行DSP编程具有易读性和高效性，TI的CCS提供了针对数学运算的硬件加速库，使得C语言的执行速度接近汇编语言。这使得开发者能够专注于算法实现，而非底层优化。对于不熟悉FFT算法的读者，作者推荐参考胡广书老师的《数字信号处理—理论、算法与实现》第五章，以深入理解FFT的原理。 最后，文章提醒读者注意，CCS中的`math.h`库不同于VisualC++中的版本，TI的库是针对硬件加速优化的，性能上有显著提升。因此，使用TI的库进行浮点运算时，应考虑其特定的性能特点和使用方式。 总结起来，这篇教程涵盖了使用CCS进行DSP编程的进阶内容，特别是如何实现和调试FFT算法，以及TI CCS工具在数学运算优化方面的优势。对于正在学习或已经在使用CCS进行DSP项目开发的读者，这部分知识将非常有价值。