基于fft算法的MATLAB仿真.docx

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1、基于fft算法的MAT1AB仿真该方法易于在FPGA上实现相关算法,比直接用相乘来得简单，而且但相关点数越多计算量相对而言比直接求解减少仿真程序如下:%步骤：%(1)X,y都在高位补M(数据长度)个零%(2)求2M点FFT,X(K),Y(K)%(3)求乘积，Rxy(K)=X(K)*Y(K)注：Y(K)取共挽%(4)求2M点IFFT,rxy=IFFT(Rxy(K)c1c;c1osea11;c1eara11;XI=IOad(iD:MyDocumentsMAT1ABdensf1owejieRF1.txt,);%导入数据y1-1oad(4D:MyDocumentsMAT1ABdens_f1ow_eji

2、eRF2.txt,);%导入数据xcorr_size=512;%定义互相关的长度Xk=ZerOS(1,2*xcorr_size);yk=zeros(1,2*xcorr_size);1abe1_x-zeros(12*xcorr_size);ve1o=zeros(12*xcorr_size);xk(1:xcorr_size)=x1(1:xcorr_size);%以下为对比实验,将用fft相关算法和XCORR实现进行对比，发现不用使用反折方法也能实现相关yk(1:xcorr_size)=y1(1:xcorr_size);%实现效果非常好XK_FFT=fft(xk);YK.FFT=conj(fft(yk);%求共飘，只是在复数乘法之前加了一个取共甄操作ZK=XK_FFT.*YK_FFT;rxy=fftshift(ifft(ZK);%用取实部的操作一样figure;p1ot(rxy);tit1e(fft算法实现线性相关)；rxy2=xcorr(xk(1:xcorr_size),yk(1:xcorr_size);figure;p1ot(rxy2);tit1e（mat1ab自带相关函数XCOrr结果）；算法实度及性帼*!untit1ed1nh9Untit1edz,