STM32实现FFT分析

STM32实现FFT分析可以使用ST官方提供的汇编FFT库。这个库是由汇编实现的，采用基4算法，因此在速度上较快。具体实现步骤如下：

1. 首先，将cr4_fft_256_stm32函数添加到项目中。可以将该函数的源文件添加到项目中，并在使用FFT的文件中添加相关路径。

2. 确保采样信号满足以下两个条件：采样点数N必须满足4的幂次方（即N=4^n，其中n为正整数），采样信号必须是32位数据，高16位存储实部，低16位存储虚部（对于大端模式），或者高位存储虚部，低位存储实部（对于小端模式）。

3. 使用FFT库进行FFT分析。可以调用cr4_fft_256_stm32函数来进行256点FFT分析。该函数会对输入的采样信号进行FFT计算，并返回计算结果。

需要注意的是，ST官方汇编FFT库的软件包可能需要从百度云链接中下载。这个库的使用可以提高FFT的计算效率，特别适用于ARM Cortex M3的STM32F103芯片。

相关问题

stm32实现fft

要在STM32上实现FFT，你需要将相应的函数库文件添加到你的工程中。这些函数库文件包括cr4_fft_64_stm32.s、cr4_fft_256_stm32.s、cr4_fft_1024_stm32.s和stm32_dsp.h。你可以像添加.C文件一样将它们添加到工程中。请注意，stm32_dsp.h文件的第27行可能需要根据你的单片机型号进行修改。[1]

STM32官方提供了这些函数库文件，它们是用汇编语言编写的。你只需要会调用这些函数即可，不需要理解其内部实现。这些函数库文件分别对应采样点数为64、256和1024。你可以在STM32官方网站上获取这些库函数。你的目标是计算周期为1ms波形的THD值，所以你可以使用采样点数为64的函数。[2]

要开始实现FFT，首先需要下载STM32的DSP库。你可以在官方网站上找到下载地址。下载并解压文件后，你会看到官方提供的是256点和1024点的FFT函数。关于FFT的点数，需要注意的是，点数与采样频率没有本质上的关系，但是点数会影响测量的分辨率。将DSP库移植到Keil工程中后，你可以分析两个FFT函数：cr4_fft_256_stm32和cr4_fft_1024_stm32。这些函数的参数包括输出频域的数组、输入时域采样信号数组和FFT点数。[3]

用STM32实现FFT

要实现STM32F407的ADC FFT，需要进行以下步骤：

1. 配置ADC模块：使用STM32F407的ADC模块来采集模拟信号，并将其转换为数字信号。需要配置ADC的采样率、分辨率和通道等参数。

2. 采集模拟信号：将需要进行FFT分析的模拟信号输入到STM32F407的ADC模块中，进行采样。

3. 进行FFT分析：使用FFT算法将采集到的数字信号转换为频域信号。可以使用DSP库中的FFT函数进行计算。

4. 显示结果：将FFT分析得到的频域信号显示出来，可以使用LCD显示屏或者串口输出等方式。

需要注意的是，实现ADC FFT需要一定的硬件和软件基础，需要熟悉STM32F407的硬件结构和DSP算法。同时，还需要进行一定的调试和优化，以保证FFT分析的准确性和稳定性。