stm32fft计算相位

时间: 2023-09-24 17:12:11 浏览: 29
在STM32中计算FFT的相位，可以通过以下步骤实现： 1. 首先，使用arm_cfft_f32函数对输入数组进行FFT计算。这个函数的第三个参数ifftFlag填0，表示进行正向变换；第四个参数bitReverseFlag填1，表示进行位反转使能。这样，输入数组就被傅里叶分解了，数组中每两个元素代表一个数，第一个元素为实部，第二个元素为虚部。 2. 接下来，使用arm_cmplx_mag_f32函数计算FFT输出的频谱幅值。这个函数的第一个参数为上一步傅里叶分解后的数组，第二个参数为频谱的输出数组，最后一个参数为采样点的个数。 3. 如果你想计算FFT的相位，可以使用arm_cmplx_phase_f32函数。这个函数的第一个参数为上一步傅里叶分解后的数组，第二个参数为相位的输出数组，最后一个参数为采样点的个数。 举例来说，你可以按照以下方式计算FFT的相位： arm_cfft_f32(&scfft, FFT_InputBuf, 0, 1); // 进行FFT计算 arm_cmplx_phase_f32(FFT_InputBuf, FFT_PhaseBuf, FFT_LENGTH); // 计算FFT的相位 这样，FFT的相位就被计算出来并存储在FFT_PhaseBuf数组中了。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【STM32】STM32F4调用DSP库实现FFT运算](https://blog.csdn.net/m0_46681107/article/details/129473305)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【嵌入式】利用arm-DSP库进行FFT计算，获得信号的频谱、幅值及相位(上)](https://blog.csdn.net/spiremoon/article/details/100053495)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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STM32_FFT测信号相位.zip

本程序是采用STM32F407ZGT6，利用AD+DMA采集叠加正弦波数据，在DMA中断中采用FFT+滤波，通过DDS9599将需要的波形输出，是本学校的电子设计大赛-《自适应滤波器》程序，现分享给大家，欢迎下载，有什么问题私聊我。
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基于stm32的FFT计算的低频相位测量.rar

学术，自动化，单片机

stm32fft测量相位

在STM32中使用FFT进行相位测量的方法是通过计算FFT之后输出频域的数组中的相位信息来实现的。在DSP库中，可以使用以下函数进行FFT计算： void cr4_fft_256_stm32(void *pssOUT, void *pssIN, u16 Nbin); void cr4_fft_1024_stm32(void *pssOUT, void *pssIN, u16 Nbin); 其中，*pssOUT是FFT之后输出频域的数组，*pssIN为输入的时域采样信号数组，Nbin为FFT点数。通过调用这些函数，可以得到FFT之后的频域信息。 要测量相位，可以通过计算FFT之后输出频域的数组中每个频率分量的相位角度来实现。相位角度可以通过使用反正切函数来计算，即atan2(虚部, 实部)。在计算相位时，需要注意虚部和实部的顺序。 需要注意的是，FFT的分辨率与采样频率无关，而是与FFT的点数有关。增大FFT的点数可以提高分辨率，但也会增加计算的复杂度和时间。另外，采样频率应该大于信号频率的两倍，以避免混叠现象的发生。 总结来说，通过使用STM32的FFT函数计算频域信息，并通过计算相位角度来测量相位。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [stm32f1单片机上用FFT测量信号频率（高精度、过程详细）](https://blog.csdn.net/weixin_43368814/article/details/103552114)[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 ]

stm32 fft求相位

要在STM32上进行FFT并求取相位，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保已经配置好了STM32的时钟和ADC等外设。 2. 采集需要进行FFT的信号，可以使用STM32的ADC模块进行模拟信号的采集。 3. 将采集到的信号进行离散傅里叶变换（DFT），可以使用库函数或者自己实现FFT算法。 4. 对DFT得到的复数结果进行幅度谱和相位谱的计算。幅度谱可以通过计算复数的模值得到，相位谱可以通过计算复数的辐角得到。 5. 得到相位谱后，可以根据需要进行处理，例如使用差分法求取频率、相位等信息。 在STM32上实现FFT需要使用相应的数学库函数或者自行实现FFT算法。你可以参考STMicroelectronics提供的CMSIS-DSP库，该库提供了丰富的信号处理函数，包括FFT和IFFT等。具体的实现步骤和代码示例可以参考相关的文档和例程。 请注意，以上只是一个大致的步骤，具体的实现细节会根据你的应用场景和需求而有所不同。希望对你有所帮助！

stm32 fft求相位差

要在STM32上使用FFT计算相位差，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保你已经正确配置了STM32的时钟和IO引脚，以使其能够连接到外部ADC或其他数据源。 2. 采集两个信号的数据，你可以使用STM32的ADC模块来实现。确保你的采样频率足够高以避免混叠效应，并且采集的数据长度应该是2的幂次方，如256、512等。 3. 使用FFT算法对采集到的两个信号进行频谱分析。你可以使用一些成熟的FFT库，如CMSIS-DSP库，它提供了一系列的FFT函数供你使用。 4. 计算相位差。对于两个频谱分析结果，你可以通过计算两个峰值之间的相位差来得到它们之间的相位差。具体的计算方法可能因你选择的FFT库而有所不同，请参考相关的文档或示例代码。 需要注意的是，FFT只能提供相对相位差信息，而不能直接得到绝对相位值。如果你需要得到绝对相位值，你可能需要采用其他方法，如相位锁定环路（PLL）或相关算法。 希望这些信息能帮助到你！如有任何进一步的问题，请随时提问。

stm32fft测量相位差

基于STM32的FFT测量相位差的方法可以参考以下步骤： 1. 首先，使用STM32的ADC模块采集两个信号的波形数据。可以使用多通道DMA转换来实现这一步骤\[1\]。 2. 接下来，使用FFT算法对采集到的波形数据进行频谱分析。可以使用基于STM32F4的FFT算法来实现这一步骤\[1\]。 3. 在得到频谱数据后，可以通过计算相位差来求得两个信号之间的相位差。可以使用公式 phase_diff = 180 * acos(2 * Ixy / sqrt(4 * Ix * Iy)) / pi 来计算相位差\[3\]。 4. 最后，将计算得到的相位差显示在LCD屏幕上，可以使用LCD_ShowNum函数来实现\[2\]。 综上所述，基于STM32的FFT测量相位差的方法包括采集波形数据、进行FFT分析、计算相位差并显示结果。 #### 引用[.reference_title] - *1* [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] - *2* [STM32测相位差（根据时间差）](https://blog.csdn.net/qq_64157010/article/details/130675672)[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stm32的两路正弦波相位差测量](https://blog.csdn.net/weixin_43656566/article/details/90086294)[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 ]

stm32fft相位差

stm32fft是基于STM32系列微控制器的傅里叶变换库。傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法。相位差是指两个信号之间的相位差异。 在stm32fft中，相位差是傅里叶变换后信号中的一个关键参数。相位是指信号在一个周期内的位置，可以用角度或弧度来表示。相位差是两个信号之间的相对相位差异，可以用来描述信号之间的时间偏移或相位差。 在stm32fft中，相位差可以通过以下步骤计算得出： 1. 将输入信号进行傅里叶变换，得到频域表示的信号。 2. 从频域信号中提取出所需的幅度和相位信息。 3. 根据相位信息计算两个信号之间的相位差。 相位差的计算可以通过以下公式进行： 相位差 = 目标信号相位 - 参考信号相位 其中，目标信号相位是指需要计算相位差的信号的相位，参考信号相位是指作为参照的信号的相位。 通过stm32fft的相位差计算功能，可以方便地计算两个信号之间的相位差，以便于进行信号处理和分析。这在许多应用中都非常有用，比如音频处理、图像处理等领域。 总之，stm32fft相位差是指通过傅里叶变换计算得出的两个信号之间的相对相位差异。它在信号处理和分析中有着重要的应用。

stm32 fft 相位

STM32是一系列由STMicroelectronics公司推出的32位单片机系列，其中包含了一些带有数字信号处理（DSP）功能的型号。FFT（快速傅里叶变换）是一种用于信号处理和频谱分析的算法，它可以将时域信号转换为频域信号，并提取出信号的频率和相位信息。 在STM32上使用FFT算法进行频谱分析，可以通过使用STM32内置的DSP库或第三方库来实现。具体相位信息的提取方式取决于你所选择的库和算法。 一种常见的方法是使用FFT后得到的复数结果，通过计算每个频率分量的幅度和相位。幅度可以通过计算复数的模来得到，而相位可以通过计算复数的角度来得到。可以使用库函数或手动计算来获取这些结果。 以下是一个使用STM32内置的CMSIS DSP库进行FFT的示例代码，以获取相位信息： #include "arm_math.h" #define FFT_SIZE 1024 float32_t fft_input[FFT_SIZE]; float32_t fft_output[FFT_SIZE]; float32_t fft_magnitude[FFT_SIZE/2]; float32_t fft_phase[FFT_SIZE/2]; arm_cfft_radix4_instance_f32 fft_instance; int main(void) { // 初始化FFT实例 arm_cfft_radix4_init_f32(&fft_instance, FFT_SIZE, 0, 1); // 填充输入数据 // ... // 执行FFT变换 arm_cfft_radix4_f32(&fft_instance, fft_input); // 计算幅度和相位 arm_cmplx_mag_f32(fft_input, fft_magnitude, FFT_SIZE/2); arm_cmplx_phase_f32(fft_input, fft_phase, FFT_SIZE/2); // 处理幅度和相位数据 // ... while (1) { // 主循环 } } 这只是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。请注意，具体的实现可能因使用的库和算法而有所不同。建议查阅相关的文档和参考资料以了解更多详细信息。

stm32 fft 相位不准

回答: 如果你的STM32的FFT相位不准确，可能有几个原因导致这个问题。首先，检查你的输入信号是否与FFT的采样率匹配。如果采样率不正确，可能会导致相位错误。确保你正确地设置了采样率。 另外，你需要确认你的输入信号是否是实时同步的。如果信号不是实时同步的，可能会导致相位错误。确保你的输入信号与采样时钟同步。 此外，你还需要检查你的FFT算法的实现。确保你正确地编写了FFT算法，并且没有引入任何相位偏移或错误。 最后，你还可以尝试使用其他FFT库或算法来验证你的结果。有时候，不同的FFT实现可能会产生稍微不同的结果。 总结来说，如果你的STM32的FFT相位不准确，你需要检查采样率、信号同步、FFT算法实现等因素，以及尝试使用其他FFT库或算法来验证结果。

STM32dspfft计算相位

很抱歉，我无法回答关于STM32dspfft计算相位的问题。因为在提供的引用内容中没有包含与STM32dspfft计算相位相关的信息。请提供更多相关的引用内容，以便我能够为您提供准确的答案。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【STM32H7的DSP教程】第26章 FFT变换结果的物理意义](https://blog.csdn.net/Simon223/article/details/106397565)[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* [STM32 FFT算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_46165788/article/details/108143282)[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 ]

基于stm32的fft计算频率相位差

要计算两个信号的频率相位差，可以通过以下步骤实现： 1. 采集两个信号的数据，并将其存储在两个数组中。这可以使用STM32的模拟或数字输入/输出引脚，或使用外部传感器或传感器模块。 2. 对于每个信号数组，执行FFT变换以将其转换为频率域。这可以使用STM32中可用的FFT库来完成。 3. 在频率域中，查找每个信号的主要频率成分。这通常是在频率域图中找到的最大峰值处。 4. 计算两个信号的主要频率成分之间的频率相位差。这可以通过在频率域中查找两个峰值之间的相位差来实现。 下面是一个伪代码示例，展示如何在STM32中计算两个信号的频率相位差： python # 假设信号采样率为Fs，信号长度为N import numpy as np from scipy.fftpack import fft # 采集两个信号的数据，存储在signal1和signal2数组中 # 计算FFT fft1 = fft(signal1) fft2 = fft(signal2) # 查找每个信号的主要频率成分 freq1 = np.argmax(np.abs(fft1)) freq2 = np.argmax(np.abs(fft2)) # 计算两个信号的主要频率成分之间的频率相位差 phase_diff = np.angle(fft2[freq2]) - np.angle(fft1[freq1]) # 将相位差转换为角度 phase_diff_deg = np.degrees(phase_diff) 请注意，上面的示例代码假定您已经安装了适当的FFT库，并且您已经能够成功地采集和存储信号数据。如果您的应用程序需要进行更复杂的信号处理或处理多个信号，请参考适当的文档和参考资料，以获得更详细的信息和示例代码。

stm32f407 FFT相位

对于STM32F407上的FFT相位，根据提供的引用内容，没有直接给出计算FFT相位的函数或方法。引用\[1\]中给出了一个FFT计算函数，但是没有包含计算相位的部分。引用\[2\]中提到了进行FFT运算的点数应该是4的指数倍，但没有提及相位的计算。引用\[3\]中提到了一个不限制点数的FFT算法，但没有具体说明如何计算相位。 因此，如果你想在STM32F407上计算FFT相位，你可能需要参考其他资料或文档，或者使用其他的库或算法来实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* [基于STM32F407实现离散傅里叶变换（FFT、DFT），计算指定频率的幅值](https://blog.csdn.net/weixin_48501028/article/details/128836634)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [STM32F407+FFT+详细解读！！！！](https://blog.csdn.net/qq_43373204/article/details/109142484)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【STM32F407的DSP教程】第33章 STM32F407不限制点数FFT实现](https://blog.csdn.net/Simon223/article/details/118364455)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

stm32fft运输程序

STM32FFT是一款基于STM32微控制器的FFT（快速傅里叶变换）库，主要用于信号处理和频域分析。运输程序指的是将STM32FFT集成到STM32微控制器中的步骤和方法。 首先，使用STM32CubeIDE或其他支持STM32微控制器的集成开发环境，创建一个新的STM32项目。 在项目中，将STM32FFT库添加为一个源文件，并包含所需的头文件。这样，我们就可以使用STM32FFT库提供的函数和方法进行FFT计算。 接下来，需要配置STM32的时钟和GPIO引脚，以便连接外部的信号源。这样，就可以将需要进行FFT计算的信号输入到STM32微控制器。 然后，通过使用STM32FFT库提供的函数，将输入信号传递给FFT计算函数。这个函数将返回FFT计算的结果，即信号在频域上的幅度和相位信息。 最后，我们可以将FFT计算的结果进行处理，例如绘制频谱图、进行频域滤波或其他信号处理任务。这可以通过使用STM32的其他外设（如LCD显示屏或串口通信）来实现。 需要注意的是，由于FFT计算涉及大量的数据处理，因此在选择STM32微控制器时，需要考虑其计算性能和存储能力是否满足需求。 综上所述，STM32FFT运输程序主要包括将STM32FFT集成到STM32微控制器中的配置和代码编写。通过使用STM32FFT库提供的函数和方法，可以实现对输入信号的FFT计算和频域分析。这为信号处理和频谱分析任务提供了一种方便而高效的解决方案。

stm32 FFT\

STM32 FFT是指在STM32微控制器上进行快速傅里叶变换（FFT）的过程。在STM32F4 DSP库中，提供了定点和浮点FFT的实现方式，可以根据需要选择不同的实现方式。其中，基4的FFT算法要求输入点数必须是4的倍数，而基2的FFT算法要求输入点数必须是2的倍数。基4的FFT算法相对于基2的FFT算法更快。 在STM32F4 DSP库中，有一些函数可以用于实现FFT变换。其中，arm_cfft_f32函数用于执行浮点FFT变换，可以计算出每个点的幅值、频率和相位。arm_cmplx_mag_f32函数用于计算复数的模值，可以对FFT变换后的结果进行取模操作。通过这些函数，可以完成FFT计算，并求出模值后可以进一步求出幅值、相位和频率。 总结起来，STM32 FFT是在STM32微控制器上使用STM32F4 DSP库中的函数进行快速傅里叶变换的过程，可以得到FFT变换的结果，并计算出幅值、相位和频率。 #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32 FFT 汇编定点FFT库（64，256，1024点）](https://blog.csdn.net/Programmer_jzm/article/details/121010393)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [STM32 FFT算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_46165788/article/details/108143282)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

stm32进行fft变换求相位

在给定的引用中，没有直接提到如何计算FFT变换的相位。但是，可以通过使用复数除法来计算相位。具体步骤如下： 1. 首先，使用FFT计算函数对输入数据进行FFT变换，得到复数数组FFT_InputBuf。 2. 然后，使用arm_cmplx_mag_f32函数计算FFT变换结果的幅值，存储在FFT_OutputBuf中。 3. 接下来，可以使用arm_cmplx_div_f32函数对FFT_InputBuf进行复数除法，得到相位信息。 4. 最后，可以通过计算相位的反正切值来获得相位角度。 请注意，这只是一种可能的方法，具体实现可能会根据你的具体需求和代码结构而有所不同。 #### 引用[.reference_title] - *1* [基于STM32F407实现离散傅里叶变换（FFT、DFT），计算指定频率的幅值](https://blog.csdn.net/weixin_48501028/article/details/128836634)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【STM32】STM32F4调用DSP库实现FFT运算](https://blog.csdn.net/m0_46681107/article/details/129473305)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

stm32fft源代码

抱歉，我没有找到与STM32FFT源代码相关的具体引用内容。不过，关于STM32FFT的源代码，你可以参考引用和引用中提到的“FFT STM32 apFFT程序源代码”和“lunwen资料”。这些资料适用于STM32F103平台，使用AD7606同步采集两路正弦信号，并内置1024点全相位快速傅里叶变换(apFFT)算法，可以直接计算出两路信号的幅值比和相位差。这些源代码可以用于频谱分析、信号幅值和相位的测量。你可以通过查阅这些资料来获取更多关于STM32FFT的源代码和教程。

stm32fft识别波形

STM32FFT是一个用于傅里叶变换的库。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换为频域，并且可以用于分析和处理信号。因此，如果你想要识别波形，可以使用傅里叶变换将信号转换为频域，然后分析频域中的特征来识别波形。 以下是一个基本的使用示例： 1. 首先，采集波形数据并存储在一个数组中。 2. 然后，使用STM32FFT库将数据转换为频域。 3. 分析频域中的特征，例如幅度、相位、频率等，以识别波形。 这个过程需要一些数学和信号处理的知识，但是STM32FFT库提供了一些方便的函数和API，可以帮助你完成这个过程。

stm32 FFT逆变换

在STM32中进行FFT逆变换的过程与正变换类似。首先，你需要将采样信号转换为32位数据，其中高16位存储实部，低16位存储虚部。在小端模式下，高位存储虚部，低位存储实部。常用的是小端模式。然后，你可以使用相应的库函数（如cr4_fft_64_stm32、cr4_fft_256_stm32、cr4_fft_1024_stm32）来实现不同点数的FFT。将这些文件添加到你的工程中，并在stm32_dsp.h文件中添加f4的头文件。在进行FFT逆变换后，你可以从输出数组中获取幅度和相位信息，分别提取实部和虚部。这样就可以得到逆变换的结果了。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [STM32 FFT 汇编定点FFT库（64，256，1024点）](https://blog.csdn.net/Programmer_jzm/article/details/121010393)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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