[发明专利]基于混洗操作的FFT码位反序算法向量化实现方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于混洗操作的FFT码位反序算法向量化实现方法及装置，本发明方法包括将需要进行“码位反序”处理的数据加载到向量处理部件VPU的p个向量处理单元VPE中各自的q个寄存器中形成向量数据；配置混洗模式存储器，生成多条混洗规则以指示当前位置的数据来源的位置；遍历选择每一条当前混洗模式：基于当前混洗模式对应的混洗规则，对加载到向量处理部件VPU的p个向量处理单元VPE中各自q个寄存器中的向量数据进行混洗操作直至遍历完所有的混洗规则；最终将混洗操作得到的向量数据输出。本发明实现方法简单、实现效率高、功耗小且效果好，能够充分发挥向量处理部件的计算性能实现简单高效的FFT“码位反序”的计算。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于混洗操作的FFT码位反序算法向量化实现方法及装置。

背景技术

傅里叶变换是时域-频域变换分析中最基本的方法之一，离散傅里叶变换(DFT：Discrete Fourier Transform)是许多数字信号处理方法的基础。FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换(fast Fourier transform)。

FFT基本上可分为两类：时间抽取法和频率抽取法，最常见的是Coolly—Tukey提出的基2时间抽取和频率抽取算法。所谓抽选，就是把长序列分为短序列，通过短序列的DFT来实现长序列的DFT的过程。时间抽取(DIT：Decimation In Time)方法是在时域将长序列逐次按奇偶分解为两个短序列，由两个短序列的DIT逐次合成相应长序列的DIT，使得输入时域序列x[k]为倒序排列，输出的频域序列X[m]为顺序排列。

图1展示的是以8点的基2时间抽取算法流图，输入的时域序列顺序为：

(x[0],x[4],x[2],x[6],x[1],x[5],x[3],x[7])，

输出的频域序列顺序为：

(X[1],X[2],X[3],X[4],X[5],X[6],X[7])。

这里首先将8点的基2时间抽取分解为2个4点的DIT，再由2个4点的DIT分解为4个2点的DIT，最后由4个2点的DIT合成为8点的DIT。频率抽取(DIF:Decimation In Frequence)方法是在时域将长序列按前后顺序分解为两个短序列，由两个短序列的DIF逐次合成相应长序列的DIF，使得输入时域序列x[k]按自然顺序排列，输出的频域序列X[m]奇偶顺序排列。

图2展示的是以8点的基2频率抽取算法流图，输入的时域序列顺序为：

(x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7])，

输出的频域序列顺序为：

(X[0],X[4],X[2],X[6],X[1],X[5],X[3],X[7])。

这里首先将8点的基2DIF为2个4点的DIF，再由2个4点的DIT分解为4个2点的DIF，最后由4个2点的DIF合成为8点的DIF。

FFT算法结构具有原位计算和序数重排的特点，原位计算是当数据输入到存储器中以后，每一级运算的结果仍然储存在同一组存储器中，直到最后输出，中间无需其它存储器。序数重排是指对于FFT算法变换过程输入时域序列和输出频域序列存在一种倒序的规律，以基2时间抽取FFT算法为例，当原位运算完毕时，输出存储单元A(1)、A(2),…,A(8)位置中的结果正好是顺序存放着结果X(0),X(1),X(2),…,X(7)，因此可直接按顺序输出。但这种原位运算的输入x(n)却不能按这种自然顺序存入存储单元中，而是按x(0),x(4),x(2),x(6),…,x(7)的顺序存入输入存储单元A(1)、A(2),…,A(8)的位置，这种顺序看起来相当杂乱，然而它也是有规律的。当用二进制表示这个顺序时，它正好是“码位倒置”的顺序。