+ 谐波计算程序测试与28335对比
时间:10-02
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谐波和函数调试了好长时间,现在基于cfftr2与28335和计算进行对比 ,发现C6748的巨大优势。
以下是在28335上的测试程序,都使用了1024点的FFT,采样率为5.12K。
基波信号是220V电压,含有6V的三次谐波。基中的FFT函数是用的TI的库函数。基中加了自己的一些算法时行了加窗处理。
打开profile clock功能,查看时间 。
这个时间可是非常的长的,所以在采样很难做到连续性,大量的采样数据也不能存储在外部SRAM中,毕竟SRAM的空间有限,其中还在有其他的一些大数据,扩展成支持DDR的C6748是很合适的。
再来看下C6748下的计算。这里先看下不加窗时的运行效果。
再看一下加窗时的运行时间 。
可能是自己的加窗函数处理的不好,时间相比下有点长。但要注意的是,两者运行的平台是不同的,所以这个clolk是不能用等号来对比的。相对下,C6748的运行时间是相当不错的了。
再看一直运行结果
可以看出在C6748的FFT的计算时间有了较大的提升,结果的精度上也是很理想的。
以下是在28335上的测试程序,都使用了1024点的FFT,采样率为5.12K。
基波信号是220V电压,含有6V的三次谐波。基中的FFT函数是用的TI的库函数。基中加了自己的一些算法时行了加窗处理。
- int i;
- float fss,f0;
- fss=51200.0f;
- f0=50.0f;
- Int_FFT_TAB(512);
- for(i=0;i<1024;i++){
- fftdata[i]=220.0f*cos(PI*2.0f*i*f0/fss +60.0f/180.0f*PI)\
- +6.0f*cos(PI*2.0f*i*150.0f/fss+120.0f/180.0f*PI);
- }
- for(i=0;i<1024;i++){
- suu[i].real=fftdata[i];
- suu[i].imag=0;
- }
-
- fft(suu,10,1024)
打开profile clock功能,查看时间 。
这个时间可是非常的长的,所以在采样很难做到连续性,大量的采样数据也不能存储在外部SRAM中,毕竟SRAM的空间有限,其中还在有其他的一些大数据,扩展成支持DDR的C6748是很合适的。
再来看下C6748下的计算。这里先看下不加窗时的运行效果。
再看一下加窗时的运行时间 。
可能是自己的加窗函数处理的不好,时间相比下有点长。但要注意的是,两者运行的平台是不同的,所以这个clolk是不能用等号来对比的。相对下,C6748的运行时间是相当不错的了。
再看一直运行结果
可以看出在C6748的FFT的计算时间有了较大的提升,结果的精度上也是很理想的。
谢谢小编分享
谢谢小编分享,学习了