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电子发烧友网>2018威廉希尔决赛赔率 >设计测试>存储深度对FFT结果的影响

存储深度对FFT结果的影响

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通常我们分析的信号是一个纯实数信号,没有虚部。经典的例子当然是用正弦波。当我们用傅立叶变换分析,通常是FFT算法,分析信号时,绝大多数人都知道我们将得到的频率结果位于0Hz到奈奎斯特频率(采样频率的一半)之间。同时也明白相应的FFT输出结果是复数形式,因此可以用幅值和相位形式或实部和虚部形式表示。
2023-05-05 10:02:201408

调用HLS的FFT库实现N点FFT(hls:fft

在HLS中用C语言实现8192点FFT,经过测试,实验结果正确,但是时序约束不到100M的时钟,应该是设计上的延时之类的比较大,暂时放弃这个方案
2023-07-07 09:08:14933

调用HLS的FFT库实现N点FFT

在HLS中用C语言实现8192点FFT,经过测试,实验结果正确,但是时序约束不到100M的时钟,应该是设计上的延时之类的比较大,暂时放弃这个方案,调用HLS中自带的FFT库(hls:fft
2023-07-11 10:05:35580

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