写一下用STM32的FFT运算代码

以下是使用STM32 HAL库进行FFT运算的代码示例：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024 // FFT的大小
#define SAMPLING_FREQ 8000 // 采样频率

// 定义用于FFT的缓冲区
static float32_t fft_input_buffer[FFT_SIZE] = {0};
static float32_t fft_output_buffer[FFT_SIZE/2] = {0};

// FFT配置结构体
static arm_rfft_fast_instance_f32 fft_config;

void fft_init(void) {
  // 初始化FFT配置结构体
  arm_rfft_fast_init_f32(&fft_config, FFT_SIZE);

  // 配置ADC，获取采样数据到fft_input_buffer中
  // ...

  // 执行FFT
  arm_rfft_fast_f32(&fft_config, fft_input_buffer, fft_output_buffer, 0);
}

// 处理FFT输出数据
void fft_process_output(void) {
  // 计算每个频率的幅值
  float32_t fft_magnitude[FFT_SIZE/2];
  arm_cmplx_mag_f32(fft_output_buffer, fft_magnitude, FFT_SIZE/2);

  // 计算每个频率的相位
  float32_t fft_phase[FFT_SIZE/2];
  arm_cmplx_phase_f32(fft_output_buffer, fft_phase, FFT_SIZE/2);

  // 进一步处理幅值和相位数据
  // ...
}

在代码中，我们使用了CMSIS-DSP库中的arm_math.h头文件中提供的FFT函数。首先，我们需要使用`arm_rfft_fast_init_f32()`函数来初始化FFT配置结构体。然后，我们需要获取采样数据到`fft_input_buffer`中，执行FFT运算并将结果存储在`fft_output_buffer`中。最后，我们可以使用`arm_cmplx_mag_f32()`和`arm_cmplx_phase_f32()`函数计算每个频率的幅值和相位。

需要注意的是，以上代码仅提供了FFT运算的基本框架，实际应用中需要根据具体需求进行修改和优化。