[发明专利]基于FFT滤波的方法、终端设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号: | 201710452267.8 | 申请日: | 2017-06-15 |
| 公开(公告)号: | CN107358165A | 公开(公告)日: | 2017-11-17 |
| 发明(设计)人: | 宋佳城;陈宇弘;朱江华 | 申请(专利权)人: | 深圳市泰和安科技有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F17/14 |
| 代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司44414 | 代理人: | 张全文 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市光明新区公明街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 fft 滤波 方法 终端设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种基于FFT滤波的方法,其特征在于,包括:
将采集到的输入信号进行快速滤波处理,其中,通过调用已经保存到蝶形因子表格中的蝶形因子,以及通过移位将数组进行逆位序的排列,实现所述快速滤波处理的过程;
根据所述快速滤波处理的结果,获取所述输入信号中指定频率的波的波峰;
保留带有所述波峰的波,完成滤波。
2.如权利要求1所述的基于FFT滤波的方法,其特征在于,所述蝶形因子表格的列项目具体包括:序号n、PI=atan(1)*4、sample_num、实部R=cos(2*PI/sample_num*n)、虚部I=sin(2*PI/sample_num*n),其中,R列和I列中的数据是蝶形因子,sample_num为采样点数。
3.如权利要求2所述的基于FFT滤波的方法,其特征在于,所述n的范围为0至127。
4.如权利要求1所述的基于FFT滤波的方法,其特征在于,所述通过移位将数组进行逆位序的排列具体包括:
将输入十进制数转化为输入二进制数列;
将所述输入二进制数列由低位到高位上的每个数值,依次分配对应的新地址进行保存;
按照由高位到低位的顺序,依次读取每个所述对应的新地址上的所述二进制数值后,将所述读取的所述二进制数值进行合并成为输出二进制数列;
将所述输出二进制数列转化为输出十进制数;
按照上述方法依次处理输入十进制数列中的每个输入十进制数后,生成一输出十进制数列。
5.如权利要求1所述的基于FFT滤波的方法,其特征在于,所述根据所述快速滤波处理的结果,获取所述输入信号中指定频率的波的波峰具体包括:
通过所述快速滤波处理获取指定频率的波的模值以及相位;
通过所述波的模值的一半以及相位获取所述波的峰值。
6.一种基于FFT滤波的装置,其特征在于,包括:
处理模块,用于将采集到的输入信号进行快速滤波处理,其中,通过调用已经保存到蝶形因子表格中的蝶形因子,以及通过移位将数组进行逆位序的排列,实现所述快速滤波处理的过程;
获取模块,用于根据所述快速滤波处理的结果,获取所述输入信号中指定频率的波的波峰;
滤波模块,用于保留带有所述波峰的波,完成滤波。
7.如权利要求6所述的基于FFT滤波的装置,其特征在于,所述蝶形因子表格的列项目具体包括:序号n、PI=atan(1)*4、sample_num、实部R=cos(2*PI/sample_num*n)、虚部I=sin(2*PI/sample_num*n),其中R列和I列中的数据是蝶形因子,sample_num为采样点数。
8.如权利要求6所述的基于FFT滤波的装置,其特征在于,所述处理模块具体包括:
转化单元,用于将输入十进制数转化为输入二进制数列;
保存单元,用于将所述输入二进制数列由低位到高位上的每个数值,依次分配对应的新地址进行保存;
读取单元,用于按照由高位到低位的顺序,依次读取每个所述对应的新地址上的所述二进制数值后,将所述读取的所述二进制数值进行合并成为输出二进制数列;
输出单元,用于将所述输出二进制数列转化为输出十进制数;
生成单元,用于按照上述方法依次处理输入十进制数列中的每个输入十进制数后,生成一输出十进制数列。
9.一种基于FFT滤波的终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种基于FFT滤波的计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市泰和安科技有限公司,未经深圳市泰和安科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710452267.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





