STM32ADC采集fft

时间: 2023-10-02 20:08:34 浏览: 36
在STM32中进行ADC采集并进行FFT分析的过程如下: 首先,模拟信号经过ADC采样后变成数字信号。可以使用STM32F4的ADC模块进行采样,将采样值存储在一个数组中。 接下来,将ADC的采样值转换为对应的电压值。可以使用公式将采样值转换为电压值,例如:电压值 = 采样值 * 参考电压 / 最大采样值。 然后,利用FFT算法对ADC采样值进行快速傅里叶变换。可以使用ARMDSP库中的FFT算法,例如arm_cfft_radix4_f32函数。在进行FFT之前,需要初始化一个FFT实例,设置FFT长度和其他参数。 最后,可以计算FFT结果的幅频特性。可以使用arm_cmplx_mag_f32函数计算每个频点的模值。 以下是一个示例代码,展示了如何在STM32中进行ADC采集和FFT分析: ```c #define FFT_LENGTH 4096 void ADC_FFT(void) { float32_t adc_samples[FFT_LENGTH]; float32_t fft_output[FFT_LENGTH]; // 采集ADC数据 for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { adc_samples[i] = (float32_t)ADC_GetValue(i) * 3.3f / 4096.0f; // 转换为电压值 } // 初始化FFT实例 arm_cfft_radix4_instance_f32 fft_instance; arm_cfft_radix4_init_f32(&fft_instance, FFT_LENGTH, 0, 1); // 进行FFT运算 arm_cfft_radix4_f32(&fft_instance, adc_samples); // 计算每个频点的模值 arm_cmplx_mag_f32(adc_samples, fft_output, FFT_LENGTH); // 打印结果或进行其他处理 for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { printf("%.2f\r\n", fft_output[i]); } } ``` 请注意,以上代码仅为示例,具体的实现可能需要根据具体的硬件和库函数进行调整。

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### 回答1: STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列32位微控制器(MCU)家族,具有广泛的应用领域。其中,ADC(模数转换器)是STM32系列中的一个功能模块,用于将模拟信号转换为数字信号。DMA(直接存储器访问)是一种数据传输方式,可以在不占用CPU时间的情况下,实现高效率的数据传输。FFT(快速傅里叶变换)是一种信号处理算法,常用于频域分析和信号频谱的计算。 在使用STM32的ADC模块时,为了提高数据采样效率,可以结合使用DMA模块。通过配置DMA通道,可以使ADC模块的采样数据直接传输到指定的内存区域,而无需通过CPU的中断来处理每个采样值。这样可以大大减轻CPU的负担,使得MCU可以同时进行其他的任务。通过合理的配置,可以实现高速且稳定的数据采样。 另外,当获取到的采样数据后,可以通过FFT算法对这些数据进行频域分析。FFT可以将时域波形转换为频域表示,可以对信号的频谱进行计算和分析。在音频信号处理、通信信号处理等领域广泛应用。FFT算法在STM32中可以通过公开的开源库或者自行编写算法来实现。 因此,STM32的ADC、DMA和FFT模块可以在实际应用中相互配合,实现高速、高效的数据采集和频谱分析。无论是工业自动化、仪器仪表、音频处理、通信等领域,都有很大的潜力和应用空间。 ### 回答2: STM32是一款由STMicroelectronics推出的微控制器系列,它具有丰富的外设和强大的处理能力。其中的ADC(模数转换器)模块可以将模拟电压转换为数字信号,实现模拟量的采集。为了提高数据采集的效率,可以使用DMA(直接存储器访问)来实现ADC的数据传输。DMA可以实现在不经过CPU的干预下,直接将ADC的转换结果存储到指定的内存区域中,提高数据传输的速度和精确性。 FFT(快速傅里叶变换)是一种数学算法,用于将信号在时域和频域之间进行转换。在STM32微控制器中,可以通过使用库函数或自行编写算法来实现FFT。通过对采集到的模拟信号进行FFT处理,可以得到信号的频谱信息,进而实现频域分析,包括寻找特定频率的峰值、信号的频率成分分析等。 结合ADC、DMA和FFT,可以实现高效的信号采集和频域分析。首先,使用ADC模块采集模拟信号,并通过DMA将采集到的数据传输到内存中。然后,使用FFT算法对采集到的数据进行处理,将信号转换为频域上的表示。最后,可以通过分析得到的频谱信息来进行相应的应用,比如音频处理、频率特征提取等。 需要注意的是,在使用STM32的ADC、DMA和FFT时,需要合理设置参数,例如采样率、采样精度、处理窗口等,以满足具体应用的需求。同时,对于高速数据采集和实时处理的场景,还需要合理规划和优化系统资源,确保数据采集和处理的准确性和实时性。
STM32是一种嵌入式系统开发平台,具有强大的性能和丰富的外设功能。其中,ADC(模数转换器)是一种用于将模拟电压转换为数字信号的设备。 在STM32中,可以使用ADC模块对输入电压信号进行采样和转换。ADC模块能够将模拟电压信号转换为相应的数字值,这些数字值可以用于进行信号处理和分析。 当我们需要对采集到的电压信号进行频域分析时,可以使用FFT(快速傅立叶变换)算法对原始的时域采样数据进行变换。FFT算法可以将时域信号转换为频域信号,从而得到信号的频谱信息。 实现ADC采集电压进行FFT变换的方法如下: 1. 配置ADC模块:使用STM32提供的库函数,配置ADC模块的参数,包括采样频率、精度等。 2. 启动ADC转换:使用相应的库函数,启动ADC转换,开始采集电压信号。 3. 获取采样数据:通过读取ADC转换结果寄存器,获取连续的采样数据。 4. 数据存储:将采集到的连续数据存储在数组中,用于后续的FFT变换处理。 5. 执行FFT变换:使用FFT算法对采样数据进行变换,得到信号的频谱信息。 6. 分析结果:对FFT变换得到的频谱信息进行分析,包括确定频率分量、幅值等。 通过上述步骤,我们可以将ADC采集到的电压信号转换为频谱信息,实现对信号的频域分析。这对于一些需要对电压信号进行频谱分析的应用场景非常有用,比如音频处理、传感器数据分析等。 总之,使用STM32的ADC模块进行电压采集,结合FFT变换可以实现对信号的频域分析,进而得到信号的频谱信息。这为电路设计、信号处理等领域提供了有力的工具。
正弦波是一种周期信号,可以用周期函数表示,振幅大致恒定,不同点是频率与相位不同。STM32是一款微控制器,它包含了多种外设模块,其中包括模拟数字转换模块(ADC),它可以将模拟信号转换成数字信号。本文旨在介绍如何使用STM32的ADC采集正弦波并使用STM32的DSP库的FFT处理数据计算失真度。 第一步,需要确定要采集的正弦波的频率和振幅范围。可以使用STM32的定时器和DAC模块生成一个可调节的正弦波信号。将它的输出端口连接到STM32的ADC模块后,可以采集正弦波信号的模拟信号。 第二步,采集到的模拟信号需要进行前置处理,即将其转换成数字信号。使用STM32的ADC模块可以将模拟信号转换成数字信号,一般情况下使用单通道模式,采样时间和转换时间也需要进行设置。 第三步,采集到的数字信号需要进行FFT计算处理。使用STM32的DSP库中的FFT函数可以对采集的数据进行频域分析,计算出正弦波的频率和相位信息以及失真度。 第四步,计算失真度。失真度是指信号经过传输或处理后,与原信号的差异程度,即失真程度。可以利用FFT计算后的数据,将原始信号中的主频和失真频率进行分离,然后就可以计算失真度了。 最后,需要说明的是,在采集正弦波并计算失真度过程中,需要针对不同的正弦信号进行相应的调整,确保获取到准确可行的结果。此外,还需要注意相关的噪声干扰等问题的防范,以提高测量的准确性和可靠性。
STM32是STMicroelectronics公司生产的一系列基于ARM Cortex-M内核的32位微控制器。FFT是快速傅里叶变换的缩写,是一种用于信号处理和频域分析的算法。ADC是模数转换器的缩写,用于将模拟信号转换为数字信号。DMA是直接内存访问的缩写,是一种数据传输方式,可以在不占用CPU周期的情况下,实现内存与外设之间的数据传输。 在STM32微控制器中,可以使用FFT算法进行信号的频域分析。通过将模拟信号输入到ADC进行采样,然后使用DMA将采样结果传输到内存中,再将采样数据输入到FFT算法中进行处理。这种方式可以实现高效的信号处理,并且不占用CPU的计算能力。 具体的使用步骤是首先配置ADC模块,设置采样率和采样窗口大小。然后配置DMA模块,将ADC采样结果传输到内存中的缓冲区。接下来是设置FFT算法的参数,包括采样率和数据长度。最后启动ADC和DMA模块,并在每次传输完成后,进行FFT计算。 使用STM32进行FFT信号处理的好处是可以实现实时、高效的频域分析。由于DMA的使用,可以将数据直接传输到内存中,而不需要CPU的介入,从而减轻了CPU的负担。此外,STM32的高性能和丰富的外设资源,也为FFT信号处理提供了良好的硬件支持。 总之,通过结合STM32的ADC、DMA和FFT模块,可以实现高效的信号采集和处理,为各种应用场景提供了便利。
STM32F407是一款微控制器,可以用于进行ADC(模数转换器)和FFT(快速傅里叶变换)的运算。在进行FFT运算之前,需要明确采样频率(Fs)和进行一次FFT运算的点数(N)。对于基4FFT运算,点数只能是4的指数倍,例如N可以是256或1024。\[1\] 在主函数中,可以加入ADC、DAC和FFT的代码。首先需要启动定时器和ADC,并使用DMA(直接内存访问)模式进行ADC数据的采集。然后启动定时器和DAC,生成一个正弦波信号。接下来,需要初始化FFT所需的结构体变量,并设置FFT的相关参数。\[2\] 在主循环中,等待采集到足够的数据点(例如1024个点)。当ADC完成一次转换时,将采集到的ADC值存储到数组中。完成数据采集后,可以对采集到的数据进行FFT运算。首先对数据进行补零操作,然后使用arm_cfft_radix4_f32函数进行FFT计算。最后,使用arm_cmplx_mag_f32函数将计算结果转换为幅值。可以通过打印输出来查看FFT的输出结果。\[3\] 请注意,以上代码只是一个示例,具体的实现可能会根据具体的应用需求而有所不同。 #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32F407+FFT+详细解读!!!!](https://blog.csdn.net/qq_43373204/article/details/109142484)[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_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [STM32 ADC+定时器+DMA+FFT](https://blog.csdn.net/qq_24426625/article/details/129738537)[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_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: STM32F407ADC DMA FFT是一种基于STM32F407芯片的数字信号处理技术,主要用于实现高速数据采集、处理和分析。其中,ADC代表模拟数字转换器,DMA代表直接存储器访问,FFT代表快速傅里叶变换。通过将这些技术结合起来,可以实现高效的数据采集和处理,从而满足各种应用场景的需求。 ### 回答2: STM32F407的ADC和DMA模块是这一系列微控制器中最先进的部分之一。ADC是用于从模拟输入信号中读取数据的模块,而DMA则是一种用于高速数据传输的技术。对于实现实时信号处理的应用程序来说,有一个FFT(快速傅里叶变换)模块非常有用。FFT可以将模拟信号转换为其在频域内的表示,这是许多应用程序所必需的。 在STM32F407中,ADC和DMA可以结合使用,以实现高速的数据读取和传输。通过使用DMA,可以让CPU完成其他任务,而ADC和DMA模块则将数据直接传输到内存中,从而免去了CPU的干预。这可以极大地提高系统的效率。 当然,FFT模块也可以与ADC和DMA结合使用。使用FFT算法可以对模拟信号进行处理,以提取其在不同频率上的成分。但是,FFT的计算需要大量的计算能力和内存空间。因此,对于STM32F407这样的嵌入式系统来说,需要使用高效的FFT库和优化的算法。 总之,STM32F407的ADC、DMA和FFT模块可以协同工作,以实现高速数据采集、传输和处理。这使得这种微控制器非常适合于实现实时信号处理的应用程序。同时,需要注意的是,这一系列模块的使用需要仔细的设计和实现,以保证系统的稳定性和可靠性。 ### 回答3: STM32F407是一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器,具有丰富的外设和高性能。其中包括ADC(模拟-数字转换器)和DMA(直接存储器访问)模块。 ADC模块可以将模拟信号转换为数字信号,用于数据采集。DMA模块可以直接将采集到的数据存储到内存中,减少了CPU的负担。FFT(快速傅立叶变换)是一种数字信号处理算法,用于将时域信号转换为频域信号,常用于音频处理、图像处理、通信等领域。 在STM32F407上,通过ADC、DMA和FFT模块结合使用,可以实现实时的数据采集和处理。首先,ADC模块将模拟信号转换为数字信号,DMA模块将采集到的数据存储到内存中,FFT模块对存储的数据进行处理,获得频域信息。这些信息可以用于进行频谱分析、滤波、信噪比评估等。 在具体的应用中,可以使用不同的采样率、精度、采样通道数等参数进行调节,以满足不同的需求。此外,STM32F407的灵活性和可编程性,使得开发者可以自定义算法、优化代码,进一步提高系统的性能和效率。 总之,STM32F407ADC DMA FFT的组合,为实时信号采集和处理提供了高效、可靠的解决方案。通过合理地配置参数和算法,可以应用于各种领域,为我们的生产和生活带来便利和效益。
在STM32F4系列单片机中,可以使用ADC模块进行模拟信号的采集。下面是采集正弦波的步骤: 1. 配置ADC模块:设置采样时间、采样通道、采样分辨率等参数。 2. 配置DMA模块:将ADC采集到的数据通过DMA传输到内存中。 3. 启动ADC和DMA模块:开始采集数据。 4. 对采集到的数据进行处理:可以通过FFT算法将时域信号转换为频域信号,进而分析正弦波的频率、幅值等信息。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用ADC采集正弦波: c #include "stm32f4xx.h" #include "math.h" #define PI 3.14159265358979323846 uint16_t ADC_Value[1024]; void ADC_Config(void) { ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure; GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure; RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOA, ENABLE); RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE); RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_DMA2, ENABLE); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AN; GPIO_InitStructure.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_NOPULL; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); DMA_InitStructure.DMA_Channel = DMA_Channel_0; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (uint32_t)&ADC1->DR; DMA_InitStructure.DMA_Memory0BaseAddr = (uint32_t)&ADC_Value; DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralToMemory; DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 1024; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable; DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord; DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord; DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular; DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High; DMA_InitStructure.DMA_FIFOMode = DMA_FIFOMode_Disable; DMA_InitStructure.DMA_FIFOThreshold = DMA_FIFOThreshold_HalfFull; DMA_InitStructure.DMA_MemoryBurst = DMA_MemoryBurst_Single; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBurst = DMA_PeripheralBurst_Single; DMA_Init(DMA2_Stream0, &DMA_InitStructure); ADC_InitStructure.ADC_Resolution = ADC_Resolution_12b; ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE; ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConvEdge = ADC_ExternalTrigConvEdge_None; ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; ADC_InitStructure.ADC_NbrOfConversion = 1; ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure); ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_3Cycles); ADC_DMARequestAfterLastTransferCmd(ADC1, ENABLE); ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE); ADC_Cmd(ADC1, ENABLE); } int main(void) { uint16_t i; float x; ADC_Config(); while (1) { for (i = 0; i < 1024; i++) { x = sin(2 * PI * i / 1024); ADC_Value[i] = (uint16_t)((x + 1) * 2048); } } }
在STM32中,FFT(快速傅里叶变换)是一种用于信号处理和频谱分析的算法。在STM32中,可以使用官方提供的函数库文件来实现FFT功能。这些函数库文件包括cr4_fft_64_stm32.s、cr4_fft_256_stm32.s和cr4_fft_1024_stm32.s,分别对应采样点数为64、256和1024。这些函数库文件是用汇编语言编写的,但我们只需要会调用它们即可,不需要理解其具体实现细节。你可以在STM32官方网站上获取这些函数库文件。 在使用FFT之前,需要进行代码移植。具体来说,需要将cr4_fft_64_stm32.s、cr4_fft_256_stm32.s和cr4_fft_1024_stm32.s这些文件添加到工程中,就像添加.C文件一样。此外,还需要将stm32_dsp.h文件添加到工程中。需要注意的是,stm32_dsp.h文件的第27行可能需要根据你所使用的单片机型号进行修改。 在进行FFT计算之前,还需要进行ADC采集,以获取需要进行频谱分析的信号。一旦获取到采样数据,就可以使用arm_cfft_radix4_init_f32函数进行FFT初始化,然后使用arm_cfft_radix4_f32函数进行FFT计算。最后,可以使用arm_cmplx_mag_f32函数计算频谱的幅度值。 总结起来,STM32中的FFT功能可以通过使用官方提供的函数库文件来实现。需要进行代码移植,并使用相应的函数进行FFT初始化、计算和幅度值计算。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [用STM32实现FFT](https://blog.csdn.net/qq_44164303/article/details/109622217)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [STM32 FFT算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_46165788/article/details/108143282)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 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。 ### 回答2: stm32f407是一款基于ARM Cortex-M4架构的微控制器,具有高性能和低功耗的特点,并且具有多种外设,例如ADC(模数转换器)。而FFT是一种在信号处理和通信领域非常重要的算法,可以将信号在频域内进行分析和处理,因此将stm32f407的ADC和FFT相结合,可以实现信号采集和分析。 实现stm32f407的ADC需要借助其内置的ADC外设,其主要有四个模块组成,分别是时钟,采样时序,采样数据转换和结果处理。首先,需要对ADC外设进行初始化和配置,设置采样速率、分辨率等参数,然后开始采样。采样完成后,需要将采样到的原始数据进行处理,在这里可以使用FFT算法对采样到的数据进行分析和处理,获取其在频域内的频率和振幅等信息。 实现stm32f407的FFT可以借助开源的FFT库,例如CMSIS-DSP库或者FFT库。在进行FFT实现前,需要对采样到的数据进行预处理,例如窗函数处理、去直流分量、归一化等操作。然后,将这些数据输入到FFT算法中进行处理,得到信号在频域内的频率和振幅等信息。最后,可以将这些信息进行显示或者进一步处理。 需要注意的是,stm32f407的ADC和FFT都需要消耗一定的计算资源和存储器,因此需要进行优化,例如使用DMA进行数据传输、使用中断进行实时处理、选择合适的数据类型等,以保证采样和分析的精度和速度。 综上所述,实现stm32f407的ADC和FFT需要进行多方面的配置和优化,并且需要具备一定的信号处理和算法基础,但是这种组合可以广泛应用于音频信号处理、医学信号处理、通信领域等多个领域。 ### 回答3: stm32f407是一款高性能32位微控制器,其内置了12位ADC,可用于对模拟信号进行数模转换。而FFT(快速傅里叶变换)是一种常用的信号处理技术,可用于将时域信号转换为频域信号,用于信号分析和处理。 在stm32f407中实现ADC的FFT,一般需要先将ADC采集到的模拟信号进行数字化,即进行模数转换,将模拟信号转换为数字信号。然后将数字信号传入FFT算法进行处理。 在stm32f407中,可以使用DMA(直接存储器访问)模式进行ADC数据采集,以提高效率和精度。DMA模式可以在ADC转换完成后,直接将数据传送到内存中,以减小CPU开销。同时,stm32f407还可以使用FFT库,例如CMSIS-DSP库中提供的FFT函数,对采集到的数字信号进行FFT计算。 具体操作步骤如下: 1)初始化ADC和DMA,配置采样时间、分辨率等参数。 2)开启ADC和DMA的时钟,并配置ADC的输入通道和数据对齐模式,以保证能够正确地读取采样数据。 3)使用DMA模式完成ADC数据采集,将采集到的数据存储到缓冲区中。 4)使用FFT库中的函数,对采集到的数据进行FFT计算,得到频谱数据。 5)根据需求,将得到的频谱数据进行可视化或者其他处理。 需要注意的是,使用FFT计算时,需要保证采样数据序列的长度是2的整数次幂,因为FFT算法只适用于这种情况。同时,为了提高FFT计算的精度,可以使用窗函数对采样数据进行加窗处理。 总之,通过STM32F407实现ADC的FFT计算需要对STM32F407芯片特性和FFT算法有较深入的了解,不仅需要掌握硬件电路实现方案,还需具备一定的数字信号处理和程序开发能力。
在STM32H750上实现FFT,可以使用CMSIS-DSP库中的函数来进行FFT计算。首先,需要包含arm_math.h头文件,并定义FFT的长度,例如#define FFT_LENGTH 1024。 在全局变量中,定义FFT的输入数组FFT_InputBuf和输出数组FFT_OutputBuf,以及存放ADC值的数组ADC_1_Value_DMA。 在初始化部分,需要开启定时器TIM3和ADC1,并初始化FFT结构体arm_cfft_radix4_instance_f32。 在主循环中,将ADC采集到的值存放到FFT输入数组FFT_InputBuf中,并调用arm_cfft_radix4_f32函数进行FFT计算,最后使用arm_cmplx_mag_f32函数取模得到幅值。 具体代码如下所示: c #include "arm_math.h" #include "stdio.h" #define FFT_LENGTH 1024 arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft; float FFT_InputBuf\[FFT_LENGTH*2\]; float FFT_OutputBuf\[FFT_LENGTH\]; uint16_t ADC_1_Value_DMA\[1024\] = {0}; int fputc(int ch, FILE *f) { HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)&ch, 1, 0xffff); return ch; } int main(void) { // 初始化代码 HAL_TIM_Base_Start(&htim3); HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t *)ADC_1_Value_DMA, FFT_LENGTH); arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft, FFT_LENGTH, 0, 1); while (1) { // 主循环代码 for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { FFT_InputBuf\[2 * i\] = ADC_1_Value_DMA\[i\]; FFT_InputBuf\[2 * i + 1\] = 0; } arm_cfft_radix4_f32(&scfft, FFT_InputBuf); arm_cmplx_mag_f32(FFT_InputBuf, FFT_OutputBuf, FFT_LENGTH); // 其他代码 } } 其中,arm_cfft_radix4_init_f32函数用于初始化FFT运算相关参数,包括FFT长度、是否进行反傅里叶变换、是否按位取反等。arm_cfft_radix4_f32函数用于执行基4浮点FFT运算,需要传入采集到的输入信号数据和FFT结构体指针参数。 请注意,以上代码仅为示例,具体实现还需要根据实际情况进行适当调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【STM32】STM32F4调用DSP库实现FFT运算](https://blog.csdn.net/m0_46681107/article/details/129473305)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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IP数据分组是将较长的IP数据报拆分成多个较小的IP数据报进行传输的过程。在拆分的过程中,每个数据分组都会设置片偏移和MF标识符来指示该分组在原始报文中的位置和是否为最后一个分组。 片偏移的计算方式为:将IP数据报的总长度除以8,再乘以当前分组的编号,即可得到该分组在原始报文中的字节偏移量。例如,若原始报文总长度为1200字节,每个数据分组的最大长度为500字节,那么第一个分组的片偏移为0,第二个分组的片偏移为500/8=62.5,向下取整为62,即第二个分组的片偏移为62*8=496字节。 MF标识符是指“更多的分组”标识符,用于标识是否还有后续分组。若该标识位为1,则表示还有后续分组;

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通常情况下,我们创建的成员变量都是线程不安全的。因为他可能被多个线程同时修改,此变量对于多个线程之间彼此并不独立,是共享变量。而使用ThreadLocal创建的变量只能被当前线程访问,其他线程无法访问和修改。也就是说:将线程公有化变成线程私有化。

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩