stm32的FFT代码

### STM32上的FFT实现

对于STM32平台而言，可以利用CMSIS-DSP库来简化FFT的实现过程[^3]。下面是一个简单的例子展示如何在STM32上使用CMSIS-DSP库执行快速傅立叶变换。

#### 初始化配置
首先，在项目设置中确保启用了`USE_HAL_DRIVER`, `STM32F407xx`以及必要的DSP宏定义如`ARM_MATH_MATRIX_CHECK`,`ARM_MATH_ROUNDING`,`ARM_MATH_LOOPUNROLL`,`ARM_MATH_CM4`.

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

#define FFT_SIZE    1024       /* 定义FFT大小 */
#define IFFT_FLAG   0          /* 设置为0表示正向FFT；设为1则代表逆FFT */
#define DO_BIT_REV  1          /* 执行位反转 */

/* 创建用于存储输入数据和输出结果的数据结构体 */
float32_t inputBuffer[FFT_SIZE];
float32_t outputBuffer[FFT_SIZE];

/* 实例化一个浮点型FFT实例句柄 */
arm_cfft_instance_f32 S;

#### 配置并初始化FFT对象
接着需要创建并初始化一个适合指定长度的FFT处理对象：

void Init_FFT(void){
    arm_status status;

    // 初始化FFT处理器
    arm_cfft_radix4_init_f32(&S, FFT_SIZE, IFFT_FLAG, DO_BIT_REV);

    // 清零缓冲区
    memset(inputBuffer, 0, sizeof(float32_t)*FFT_SIZE);
}

#### 数据准备与转换
准备好要分析的时间域信号样本，并将其加载到inputBuffer数组内:

// 假设有函数getSample()可以从传感器获取新的采样值
for(int i=0; i<FFT_SIZE; ++i){
    inputBuffer[i] = getSample();
}

#### 进行FFT计算
调用实际的FFT运算函数来进行频谱分析：

Init_FFT(); // 调用前面编写的初始化方法

// 开始进行FFT操作
arm_cfft_radix4_f32(&S, inputBuffer); 

// 如果需要的话还可以做幅度平方等后续处理...

以上就是在STM32平台上通过CMSIS-DSP库完成一次基本的FFT计算的过程概述。需要注意的是这里仅展示了核心部分的核心逻辑框架，具体应用时还需要考虑更多细节比如硬件资源管理、中断服务程序设计等方面的内容。