實際上，兩個通道的FFT運算相互獨立，如果程序能夠將兩個FFT自動分配到一臺雙核機器上的的兩個CPU上，那么理論上程序的運行效率將提高一倍。在LabVIEW的圖形化編程平臺上，情況正是如此，我們可以通過并行化處理這兩個通道來真正提高算法性能。圖2表示了一種采用并行結構的LabVIEW代碼，從圖形化編程的角度來看，僅僅是增加了一路并行的FFT函數而已。

　　圖2. 利用并行執(zhí)行的LabVIEW代碼

　　由于數據量越大，信號處理運算在工程應用中所占的處理器時間就越長，所以通過簡單的程序改動將原來的信號處理程序并行化，可以改善程序性能，減少了總的執(zhí)行時間。

　　圖3. 對于大于1M采樣(100 Hz精度帶寬)的數據塊，并行方式實現了80%或更高的性能增長。

　　圖3描述了性能隨采集數據塊大小(以采樣數為單位)增大而提高的精確百分比。事實上，對于更大的數據塊，并行算法方法確實實現了近2倍的性能改進。工程師們不需要創(chuàng)建特殊的代碼來支持多線程，在多核處理器環(huán)境下，只需通過最少的編程調整，利用LabVIEW自動分配每一個線程到多核處理器的特性，可以方便的實現信號處理能力的大幅度提升，從而達到了自動化測試應用的性能改進。