int i; for ( i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { fft_inputbuf[2 * i] = 100 + 10 * arm_sin_f32(2 * PI * i / FFT_LENGTH) + 30 * arm_sin_f32(2 * PI * i * 4 / FFT_LENGTH) + 50 * arm_cos_f32(2 * PI * i * 8 / FFT_LENGTH); fft_inputbuf[2 * i + 1] = 0; } arm_cfft_radix4_f32(&scfft, fft_inputbuf); arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf, fft_outputbuf, FFT_LENGTH);以此续写计算波的频率和峰峰值的代码

根据你提供的代码，我可以续写计算波的频率和峰峰值的部分。在计算完FFT并得到频谱幅值后，我们可以进一步处理数据来获取频率和峰峰值。

// 假设 FFT_LENGTH 是FFT的长度，fft_outputbuf是存储频谱幅值的数组

// 计算采样频率
float sampling_freq = 10000.0; // 假设采样频率为10kHz

// 计算频率分辨率
float freq_resolution = sampling_freq / FFT_LENGTH;

// 定义变量来存储最大幅值和对应的频率索引
float max_amplitude = 0.0;
int max_amplitude_index = 0;

// 计算最大幅值和对应的频率索引
for (i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) {
    if (fft_outputbuf[i] > max_amplitude) {
        max_amplitude = fft_outputbuf[i];
        max_amplitude_index = i;
    }
}

// 计算频率和峰峰值
float frequency = max_amplitude_index * freq_resolution; // 频率 = 频率索引 * 频率分辨率

// 计算峰峰值（幅值的两倍）
float peak_to_peak = 2 * max_amplitude;

// 打印结果
printf("频率: %.2f Hz\n", frequency);
printf("峰峰值: %.2f\n", peak_to_peak);

请注意，上述代码只是给出了一个示例，并假设了采样频率为10kHz。实际应用中，你需要根据实际情况来设置采样频率和进行适当的调整。另外，请确保你已经包含了相关的库文件和正确初始化了相应的变量，如FFT_LENGTH和scfft。