STM32F103RCT6使用ADC对50kHZ的波进行顺序采样后做FFT，并计算失真度的代码

由于题目中没有给出具体的失真度定义，这里假设失真度是指采样和FFT过程中引入的误差。

首先需要配置ADC模块进行采样，以下是一个简单的配置：

RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE); // 使能ADC1时钟

ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure; // ADC配置结构体
ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; // ADC工作在独立模式
ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = ENABLE; // 扫描模式开启
ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE; // 连续转换模式开启
ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None; // 手动触发转换
ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; // 数据右对齐
ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1; // 采样通道数
ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure); // 初始化ADC1

ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_1Cycles5); // 配置ADC1通道0为采样通道

然后需要进行数据采样和存储，以下是一个简单的采样和存储代码：

uint16_t adcData[512]; // 存储采样数据的数组

for(int i = 0; i < 512; ++i) {
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1, ENABLE); // 开始转换
    while(!ADC_GetFlagStatus(ADC1, ADC_FLAG_EOC)); // 等待转换完成
    adcData[i] = ADC_GetConversionValue(ADC1); // 读取采样数据
}

接下来是FFT计算，这里可以使用某些库来进行计算，也可以手写FFT算法。以下是手写FFT算法的代码：

#define PI 3.1415926535897932384626433832795

void fft(double *xr, double *xi, int n) {
    if(n == 1) return;

    double xr1[n / 2], xi1[n / 2], xr2[n / 2], xi2[n / 2];

    for(int i = 0; i < n / 2; ++i) {
        xr1[i] = xr[2 * i];
        xi1[i] = xi[2 * i];
        xr2[i] = xr[2 * i + 1];
        xi2[i] = xi[2 * i + 1];
    }

    fft(xr1, xi1, n / 2);
    fft(xr2, xi2, n / 2);

    double wReal, wImag, wRec, wImc;

    for(int k = 0; k < n / 2; ++k) {
        wReal = cos(2 * PI * k / n);
        wImag = -sin(2 * PI * k / n);
        wRec = wReal * xr2[k] - wImag * xi2[k];
        wImc = wReal * xi2[k] + wImag * xr2[k];
        xr[k] = xr1[k] + wRec;
        xi[k] = xi1[k] + wImc;
        xr[k + n / 2] = xr1[k] - wRec;
        xi[k + n / 2] = xi1[k] - wImc;
    }
}

double mag(double a, double b) {
    return sqrt(a * a + b * b);
}

double distortion(double *xr, double *xi, int n, double f) {
    double maxMag = 0;
    int maxIndex = 0;

    for(int i = 0; i < n / 2; ++i) {
        double m = mag(xr[i], xi[i]);
        if(m > maxMag) {
            maxMag = m;
            maxIndex = i;
        }
    }

    double freq = (double)maxIndex * f / n;
    double magReal = xr[maxIndex];
    double magImag = xi[maxIndex];

    double diffReal = cos(2 * PI * freq) * magReal - sin(2 * PI * freq) * magImag;
    double diffImag = cos(2 * PI * freq) * magImag + sin(2 * PI * freq) * magReal;

    double diffMag = mag(diffReal, diffImag);

    return diffMag / maxMag;
}

int main() {
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE); // 使能ADC1时钟

    ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure; // ADC配置结构体
    ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; // ADC工作在独立模式
    ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = ENABLE; // 扫描模式开启
    ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE; // 连续转换模式开启
    ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None; // 手动触发转换
    ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; // 数据右对齐
    ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1; // 采样通道数
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure); // 初始化ADC1

    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_1Cycles5); // 配置ADC1通道0为采样通道

    uint16_t adcData[512]; // 存储采样数据的数组

    for(int i = 0; i < 512; ++i) {
        ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1, ENABLE); // 开始转换
        while(!ADC_GetFlagStatus(ADC1, ADC_FLAG_EOC)); // 等待转换完成
        adcData[i] = ADC_GetConversionValue(ADC1); // 读取采样数据
    }

    double xr[512], xi[512];

    for(int i = 0; i < 512; ++i) {
        xr[i] = adcData[i] / 4096.0 * 3.3; // 转换为电压值
        xi[i] = 0;
    }

    fft(xr, xi, 512);

    double f = 50000.0 / 512;

    double dist = distortion(xr, xi, 512, f);

    printf("Distortion: %lf\n", dist);

    return 0;
}

这段代码中采样频率为50000Hz，采样512个点，对采样数据进行FFT计算，并计算失真度。注：此处手写FFT算法只是为了方便说明，实际应用中应该使用现成的库。

失真度的计算方式为：找到幅值最大的频率分量，计算该分量在实际频率上偏离的幅度，并除以幅值最大的分量的幅度。这样计算出来的失真度越小，说明采样和FFT过程中引入的误差越小。