stm32h750 fft

引用介绍了在STM32H750上使用arm_cfft_radix4_f32和arm_cmplx_mag_f32来执行FFT变换并取模值的方法。根据该引用提供的代码片段，输入信号序列是通过一个表达式生成的，包括直流分量和三个正弦余弦信号，其幅值分别为100、10、30和50。

引用显示了在STM32H750上计算1024个浮点数的FFT所需的时间。使用基4法，仅需0.009毫秒，速度非常快。同时，在串口上可以看到FFT变换后各频点的模值。

引用提到了在采集1024组数据时可能遇到的问题，即STM32H750VB的flash或RAM可能不足。如果是RAM的问题，可能需要研究使用外部flash存储数据或者考虑使用FPGA进行数据处理。

综上所述，STM32H750可以用于执行FFT变换，并且具有较快的计算速度。但在大量数据采集时可能会出现存储空间不足的问题，需要进一步优化或考虑其他解决方案。

相关问题

STM32H750fft

STM32H750是一款微控制器，具有强大的数字信号处理（DSP）功能。它支持多种DSP指令集，并且ST提供了一整套DSP库，方便开发人员在工程中使用。这个库包含了各种基本数学功能函数和FFT（快速傅里叶变换）函数，可以用于信号处理和频谱分析等应用。

要使用STM32H750的DSP功能，首先需要搭建DSP库的测试环境。可以在ST的官方网站上下载STM32CubeH7固件包，其中包含了DSP库的源码和测试实例。解压文件后，可以找到DSP库的路径为：STM32Cube_FW_H7_V1.6.0\Drivers\CMSIS\DSP。

在DSP库中，可以使用各种函数来进行数学运算和信号处理。例如，可以使用FFT函数来进行快速傅里叶变换。通过对FFT函数的测试，可以看到STM32H750在计算1024个浮点数的FFT时，仅用了0.009毫秒的时间，速度非常快。同时，可以通过串口输出FFT变换后的各频点模值。

总之，STM32H750具有强大的DSP功能，并且配备了相应的DSP库，可以方便地进行数字信号处理和频谱分析等应用。

stm32h750fft库

引用\[1\]和\[2\]提供了一段关于在STM32H750上使用FFT库进行频谱测试的代码。这段代码使用了arm_math.h和arm_const_structs.h库，并定义了一些变量和数组来进行FFT计算和频谱分析。代码中使用了arm_cfft_f32函数对输入数据进行FFT变换，然后使用arm_cmplx_mag_f32函数计算每个频率点的幅值，并使用arm_max_f32函数找到最大幅值对应的频率点。最后，代码通过UART4将结果传输出来。

根据你的问题，你想知道如何在STM32H750上使用FFT库。根据提供的代码，你需要包含arm_math.h和arm_const_structs.h库，并按照代码中的示例进行初始化和调用相应的函数来进行FFT计算和频谱分析。你还需要根据你的实际情况修改代码中的串口配置，确保与你的硬件匹配。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [STM32H7的DSP的FFT测试](https://blog.csdn.net/weixin_44229819/article/details/112802870)[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]
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