fft测频率代码

以下是一个使用Python的NumPy库实现FFT测频率的示例代码：

import numpy as np

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
y = 5*np.sin(2*np.pi*50*t) + 3*np.sin(2*np.pi*120*t) + 2*np.random.randn(1000)

# 计算FFT
fft_y = np.fft.fft(y)

# 计算频率
freq = np.fft.fftfreq(len(y), t[1]-t[0])
freq = freq[:int(len(freq)/2)]  # 取正频率部分

# 找到频率分量的位置
idx = np.argmax(np.abs(fft_y[:int(len(fft_y)/2)]))

# 打印频率
print("频率为：", freq[idx])

这个代码的实例信号包含了两个正弦波和一些噪声。首先，使用FFT计算这个信号的频谱。然后，通过计算频率分量的位置来获取该信号的频率。在这个例子中，信号中存在两个正弦波，因此输出应该有两个频率分量，分别对应这两个正弦波的频率。

相关问题

stm32fft测频率

如果你想使用STM32FFT库来测量频率，可以按照以下步骤进行：

1. 配置STM32的定时器和输入捕获模式，使其能够捕获外部信号的上升沿或下降沿时间。

2. 在代码中使用STM32FFT库，将捕获到的时间数据传递给库函数进行FFT变换。

3. 从FFT变换结果中找到最强的频率分量，即为输入信号的频率。

以下是一个简单的示例代码，用于测量输入信号的频率：

#include "stm32f4xx.h"
#include "stm32f4xx_tim.h"
#include "stm32f4xx_rcc.h"
#include "stm32f4xx_gpio.h"
#include "arm_math.h"
#include "arm_const_structs.h"
#include "stm32f4_discovery.h"

#define FFT_SIZE    256 // FFT变换长度
#define SAMPLE_RATE 10000 // 采样率

uint16_t capture = 0; // 捕获时间值
uint16_t freq = 0; // 测量得到的频率

void TIM2_IRQHandler(void)
{
    if (TIM_GetITStatus(TIM2, TIM_IT_CC1) != RESET)
    {
        // 获取捕获时间值
        capture = TIM_GetCapture1(TIM2);
        TIM_ClearITPendingBit(TIM2, TIM_IT_CC1);
    }
}

int main(void)
{
    // 初始化定时器和GPIO
    GPIO_InitTypeDef gpio;
    TIM_TimeBaseInitTypeDef tim;
    TIM_ICInitTypeDef ic;

    RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOA, ENABLE);
    RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE);

    gpio.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0;
    gpio.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF;
    gpio.GPIO_Speed = GPIO_Speed_100MHz;
    gpio.GPIO_OType = GPIO_OType_PP;
    gpio.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_UP;
    GPIO_Init(GPIOA, &gpio);

    GPIO_PinAFConfig(GPIOA, GPIO_PinSource0, GPIO_AF_TIM2);

    tim.TIM_Period = 0xFFFF;
    tim.TIM_Prescaler = (SystemCoreClock / SAMPLE_RATE) - 1;
    tim.TIM_ClockDivision = TIM_CKD_DIV1;
    tim.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
    TIM_TimeBaseInit(TIM2, &tim);

    ic.TIM_Channel = TIM_Channel_1;
    ic.TIM_ICPolarity = TIM_ICPolarity_Rising;
    ic.TIM_ICSelection = TIM_ICSelection_DirectTI;
    ic.TIM_ICPrescaler = TIM_ICPSC_DIV1;
    ic.TIM_ICFilter = 0x0;
    TIM_ICInit(TIM2, &ic);

    TIM_ITConfig(TIM2, TIM_IT_CC1, ENABLE);

    NVIC_InitTypeDef nvic;
    nvic.NVIC_IRQChannel = TIM2_IRQn;
    nvic.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 0;
    nvic.NVIC_IRQChannelSubPriority = 1;
    nvic.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE;
    NVIC_Init(&nvic);

    // 初始化FFT库
    arm_cfft_radix4_instance_f32 S;
    float32_t input[FFT_SIZE];
    float32_t output[FFT_SIZE];
    uint32_t ifftFlag = 0;
    uint32_t doBitReverse = 1;
    arm_cfft_radix4_init_f32(&S, FFT_SIZE, ifftFlag, doBitReverse);

    // 启动定时器
    TIM_Cmd(TIM2, ENABLE);

    while(1)
    {
        // 获取FFT输入数据
        for(int i = 0; i < FFT_SIZE; i++)
        {
            input[i] = (float32_t)(capture * 3.3 / 0xFFFF); // 将采样值转换为电压值
            while(TIM_GetFlagStatus(TIM2, TIM_FLAG_CC1) == RESET);
            TIM_ClearFlag(TIM2, TIM_FLAG_CC1);
            capture = TIM_GetCapture1(TIM2);
        }

        // 执行FFT变换
        arm_cfft_radix4_f32(&S, input);

        // 获取FFT输出数据的最大值和对应的索引
        float32_t maxValue;
        uint32_t maxIndex;
        arm_max_f32(output, FFT_SIZE, &maxValue, &maxIndex);

        // 计算测量得到的频率
        freq = (maxIndex * SAMPLE_RATE) / FFT_SIZE;

        // 延时一段时间后再次采样
        delay_ms(100);
    }
}

该代码中使用了STM32F4的TIM2定时器来捕获输入信号的上升沿时间，然后将捕获的时间值传递给FFT库函数进行FFT变换。最终从FFT输出结果中找到最强的频率分量，并计算出输入信号的频率。

请注意，此示例代码仅用于说明如何使用STM32FFT库进行频率测量。实际应用中，您需要根据实际情况进行修改和优化。

fft测频率stm32f4

引用\[1\]中的代码是使用STM32F4系列单片机进行FFT测量频率的示例代码。该代码通过将信号经过CFFT/CIFFT模块进行处理，然后通过复数幅度模块计算每个频率点的幅度，最后使用arm_max_f32函数计算出最大幅度和对应的频率点。这段代码可以用于测量频率并判断波形种类。引用\[2\]中提到了使用STM32F4系列单片机和陶晶驰3.5寸T0系列串口屏进行FFT测量频率并判断波形种类的方法。该方法使用触摸屏上的按键开启测量，然后显示信号的峰峰值、频率和波形，并通过对数据进行FFT分析来确定波形的名称。引用\[3\]中提到了基于STM32F4的FFT测量频率并判断波形种类的方法。该方法使用ADC双通道测量两路信号，并使用DMA传输至一个数组内存中，然后显示波形、计算Vpp，并对数据进行FFT分析来确定波形的名称。综上所述，使用STM32F4进行FFT测量频率并判断波形种类的方法可以参考以上提到的几种思路和代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [stm32f4进行fft运算](https://blog.csdn.net/a1240553493/article/details/119107402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [STM32F4时钟触发ADC双通道采样DMA传输进行FFT+测频率+采样频率可变+显示波形（详细解读）](https://blog.csdn.net/qq_45620831/article/details/110819495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于STM32F4的FFT+测频率幅值相位差，波形显示，示波器，时域频域分析相关工程](https://blog.csdn.net/qq_50027598/article/details/126045155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]