stm32f1 fft算法历程

引用[1]中提到了傅里叶变换的目的是求取幅频特性/相频特性。傅里叶变换后，输出的是一个傅里叶序列，但这个序列本身并不是我们能够肉眼分析的东西，我们需要对傅里叶序列进行计算，求取幅频特性/相频特性序列。为了测试FFT函数的效果，可以通过串口打印输出来观察64点、256点、2048点的FFT函数的结果。引用[2]提到了在STM32F1上移植ST的FFT官方库可以进行测试，但是由于STM32F103处理器相对较慢，对于一般的FFT运算程序来说可能会比较缓慢。引用[3]给出了一个FFT的头文件，其中定义了一些复数运算的函数和傅里叶变换的函数。这个头文件可以用于实现STM32F1上的FFT算法。

所以，如果你想在STM32F1上实现FFT算法，可以下载并移植ST的FFT官方库，然后使用引用[3]中给出的头文件中的函数来进行傅里叶变换和复数运算。通过串口打印输出可以观察到不同点数的FFT函数的结果。请注意，由于STM32F1处理器相对较慢，可能需要考虑性能方面的问题。

相关问题

stm32f1 fft算法

引用[1]中提到了在STM32F1上移植ST的FFT官方库。移植过程中需要下载一些文件，包括cr4_fft_256_stm32.s、cr4_fft_1024_stm32.s、stm32_dsp.h和table_fft.h。这些文件包含了FFT计算所需的系数和函数的原型。移植后可以在主函数中直接调用stm32_dsp.h中的函数进行FFT计算。需要注意的是，如果报错提示不能打开stm32f1xx_hal.h，可以将库改为标准库来解决这个问题。

引用[2]中给出了一个fft.h的头文件，其中定义了一些复数类型和函数，包括复数的加减乘除、傅立叶变换、傅里叶逆变换和复数数组取模等。这个头文件可以用于实现STM32F1上的FFT算法。

综上所述，如果你想在STM32F1上实现FFT算法，可以下载并移植ST的FFT官方库，同时使用fft.h头文件中的函数来进行计算。

stm32f1和FFT

STM32F1是STMicroelectronics推出的一款32位单片机系列产品。FFT是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的缩写，是一种用于信号处理和频谱分析的算法。在STM32F1上使用FFT需要进行一些配置和调用相应的函数。

首先，需要在工程中添加头文件"stm32_dsp.h"，并将相关文件加载到工程中。可以在工程文件中新建一个DSP-lib的文件夹，并将步骤三中的文件添加到该文件夹中。然后，在工程设置中添加DSP需要用到的头文件和调用文件的路径。

接下来，在主函数中调用FFT变换函数和幅值计算函数。调用复数傅里叶变换函数"arm_cfft_radix2_f32"对输入信号进行变换，然后使用"arm_cmplx_mag_f32"计算FFT的幅度值。可以使用"arm_max_f32"找到最大幅度值及其对应的数组位置。

对于采样率的设置，可以根据需要进行调整。根据采样频率Fs和采样点数N，可以计算出分辨率为Fs/N。例如，如果采样频率为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。

关于具体的代码实现和文件解释，可以参考引用[1]和引用[2]中提供的内容。这些文件包括了FFT的初始化、计算和相关的头文件等。

总之，通过配置和调用相应的函数，可以在STM32F1上实现FFT功能。