1.一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，其特征在于，包括顶层控制模块、地址产生模块和可配置运算电路模块；

所述顶层控制模块解析接收到的配置信息得到控制信号，使用所述控制信号选择数据通路，进行控制信息的配置，并将所述控制信息进行存储和传输；

所述控制信息包括工作模式、运算点数和蝶形运算层数，所述工作模式包括基‑2蝶形运算模式和基‑4蝶形运算模式；

所述地址产生模块根据所述工作模式生成相应工作模式的操作数地址和旋转因子的读取地址，生成运算结果数的存储地址，并将所述操作数地址、运算结果数的存储地址和旋转因子的读取地址传输给所述可配置运算电路模块；

所述可配置运算电路模块使用所述控制信息重构蝶形运算单元、旋转因子生成单元和乘旋转因子单元，使用所述操作数地址和旋转因子的读取地址读取操作数和旋转因子，使用所述蝶形运算单元进行所述操作数的运算后，将运算结果和所述旋转因子送往乘旋转因子单元进行运算得到运算结果数；

所述可配置运算电路模块包括蝶形运算单元、输入控制单元、旋转因子生成单元和乘旋转因子单元；

所述输入控制单元读取所述运算点数，并根据所述运算点数选择蝶形运算单元中的蝶形运算模块进行所述运算点数的输入；

所述旋转因子生成单元生成所述工作模式的旋转因子；

所述蝶形运算单元包括若干定点加法器、定点减法器以及定点乘法器，所述蝶形运算单元使用接收到的所述控制信息重构蝶形运算单元，将接收到的所述运算点数使用所述蝶形运算单元的定点加法器、定点减法器以及定点乘法器进行运算；

所述蝶形运算单元的流水线型结构的算法，包括：

所述基‑2/4混合基算法：

对所述蝶形运算单元的最大点数N进行因式分解得到N＝r1*r2；

令所述基‑2/4混合基算法中：

n＝r2n1+n0，n1＝0，1，......，r1，n0＝0，1，......r2；

k＝r1k1+k0，k1＝0，1，......，r2‑1，k0＝0，1，......，r1‑1；

将n与k带入所述基‑2/4混合基算法得到所述流水线型结构的算法公式：所述r1和r2再次进行因式分解并使用上述公式进行运算；

所述蝶形运算单元的结构，包括：

所述蝶形运算单元的蝶形运算模块包括：逐层连接的基‑2运算第1级、基‑2运算第2级、基‑2运算第3级、基‑2运算第4级、基‑2运算第5级、基‑4运算第1级、基‑4运算第2级和基‑4运算第3级；

所述基‑2运算第2级、基‑2运算第3级、基‑2运算第4级、基‑2运算第5级、所述基‑4运算第1级所对应的蝶形运算模块拥有两个数据输入端口，所述数据输入端口分别为输入控制单元的输入端口和上一阶运算模块输出的运算结果的输入端口。

2.根据权利要求1所述的一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，其特征在于，所述蝶形运算单元进行重构蝶形运算结构的可配置性实现，包括：所述蝶形运算单元的蝶形运算模块将接收到的所述运算点数与蝶形运算模块自身处理的运算点数进行对比；

当所述运算点数与所述蝶形运算模块自身处理的运算点数相等时，所述蝶形运算模块为此次蝶形运算结构的第一层蝶形运算模块，所述运算点数作为操作数输入所述蝶形运算模块；

当所述运算点数大于所述蝶形运算模块自身处理的运算点数时，将所述蝶形运算模块的上一层蝶形运算模块的输出数据作为操作数输入所述蝶形运算模块；

当所述运算点数小于所述蝶形运算模块自身处理的运算点数时，将所述运算点数输出给所述蝶形运算模块的下一层蝶形运算模块，重复上述操作；

所述运算点数作为操作数通过输入控制单元输入此次蝶形运算的第一层蝶形运算模块进行运算，所述第一层蝶形运算模块将运算后的数据依次通过当前蝶形运算模块的下一层蝶形运算模块进行运算处理，通过此次蝶形运算结构的最后一层蝶形运算模块得到最终运算结果数。

3.根据权利要求1所述的一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，其特征在于，还包括存储模块和整序模块；

所述存储模块包括片上SRAM存储器和ROM存储器，所述片上SRAM存储器读取和存储所述顶层控制模块的控制信息以及所述可配置运算电路模块的中间运算结果数和最终运算结果数，通过输出数据缓冲模块与片外存储器进行通信；

所述ROM存储器读取和存储所述可配置运算电路模块的运算点数、中间运算结果数和最终运算结果数；

所述整序模块将所述可配置运算电路模块的倒位序输出的最终运算结果数恢复为顺序输出。

4.根据权利要求1所述的一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，其特征在于，所述工作模式的配置包括：所述工作模式基于频域抽样基‑2/4混合基作为待运算点数的蝶形运算模式；

所述基于频域抽样的基‑2/4混合基使用离散傅里叶变换进行计算，因此所述基‑2/4混合基的算法定义式：其中，

为旋转因子，X(k)为基‑2/4蝶形运算模式的离散傅里叶变换值，为配置信息的序列长度，X[n]为配置信息序列；

n m

当所述配置信息的序列长度为N＝2*4时，将所述点数分解为2次幂和4次幂的乘积，即使用基‑2蝶形运算模式和基‑4蝶形运算模式进行单一运算模式或者复合运算模式的选择。

5.根据权利要求4所述的一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，其特征在于，所述控制信息中运算点数的蝶形运算，包括：所述配置信息的序列长度为所述控制信息的运算点数；

n m

当所述控制信息的运算点数为N＝2*4时，使用基‑2/4混合基算法进行FFT运算；

所述运算点数分解成2n个4m点的序列，每段小序列采用基‑4蝶形运算得到X1(k0,n0)；

所述X1(k0,n0)乘以旋转因子

所述X1(k0,n0)与旋转因子 相乘后的运算结果数再次分解成4m个2n点的序列，每段小序列采用基‑2蝶形运算得到X2(k1,k0)；

将所述X1(k0,n0)和X2(k1,k0)进行调序，得到X(k1,k0)＝X(k)。

6.一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器的可配置运算方法，其特征在于，用于如权利要求1～5任意一项所述的一种支持DAB和CDR的多模式可配置FFT处理器，所述可配置运算方法包括：S1：解析接收到的配置信息得到控制信号，使用所述控制信号选择数据通路，进行控制信息的配置，并将所述控制信息进行存储和传输；

所述控制信息包括工作模式、运算点数和蝶形运算层数，所述工作模式包括基‑2蝶形运算模式和基‑4蝶形运算模式；

S2：根据所述工作模式生成相应工作模式的操作数地址和旋转因子的读取地址并进行传输；

S3：使用所述控制信息重构蝶形运算单元、旋转因子生成单元和乘旋转因子单元，使用所述操作数地址和旋转因子的读取地址读取操作数和旋转因子，使用所述蝶形运算单元进行所述操作数的运算后，将运算结果和所述旋转因子送往乘旋转因子单元进行运算得到运算结果数；

S4：生成所述运算结果数的存储地址，使用所述存储地址进行所述运算结果数的存储；

S5：不同的运算点数需要根据所述蝶形运算层数重复上述S3～S4步骤进行多层运算得到最终运算结果数。