fft stm32 测试程序

您可以使用以下代码作为STM32的FFT测试程序的基础：

#include <stdio.h>
#include "string.h"
#include "fft_calculate.h"
#include "adc.h"

#define ADC1_DR_Address ((uint32_t)0x4001244C)
#define NPT 1024

uint16_t ADC_Value[NPT];

int main(void) {
  // 初始化ADC和FFT库
  ADC_Init();
  FFT_Init();

  while (1) {
    // 读取ADC值
    ADC_Read(ADC_Value, NPT);

    // 执行FFT变换
    arm_cfft_radix4_f32(&S, ADC_Value);

    // 计算频谱幅值
    arm_cmplx_mag_f32(ADC_Value, ADC_Value, NPT);

    // 在这里可以对频谱进行进一步处理或输出

    // 延时或触发条件
  }
}

这段代码中，我们首先包含了所需的头文件，并定义了一些常量和全局变量。然后，在主函数中，我们初始化了ADC和FFT库。在一个无限循环中，我们读取ADC值，执行FFT变换，并计算频谱幅值。您可以在这里对频谱进行进一步处理或输出。最后，根据需要添加延时或触发条件。

请注意，这只是一个基本的框架，您可能需要根据您的具体需求进行适当的修改和扩展。

相关问题

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。

stm32实现fft的算法

STM32是一种嵌入式处理器，通常被用于开发嵌入式系统和应用。要在STM32上实现FFT（快速傅里叶变换）算法，可以通过以下步骤进行：

1. 安装嵌入式开发工具：首先，需要安装适用于STM32的嵌入式开发工具，如Keil或IAR Embedded Workbench。这些工具提供了编译、调试和下载嵌入式应用程序的功能。

2. 编写嵌入式应用程序：使用C或C++语言，在嵌入式开发工具中编写嵌入式应用程序。该程序需要包含FFT算法的实现代码。

3. 导入FFT库：从开源资源或第三方提供的FFT库中导入算法代码。这些库通常包含FFT的逆变换（IFFT）和其他相关函数，可以简化算法的实现过程。

4. 配置STM32：使用STM32的软件开发工具，配置处理器和外设。例如，可以设置用于数据输入和输出的引脚，并使能处理器的相关模块，如ADC（模数转换器）或DAC（数字到模数转换器）。

5. 实现算法：在嵌入式应用程序中，调用FFT库函数并传递输入数据。通过选择合适的变换长度和不同的窗函数，可以优化FFT算法的性能和准确度。

6. 测试和调试：在嵌入式开发工具中，编译并下载应用程序到STM32处理器上。使用调试功能验证算法的正确性，并通过实时观察变量值、调试输出和波形图来调试应用程序。

总之，要在STM32上实现FFT算法，需要了解嵌入式开发工具的使用和STM32的配置，以及进行适当的算法实现和调试。这些步骤可以帮助开发人员将FFT算法应用到STM32嵌入式系统中，以满足特定应用的需求。