arm_rfft_fast_f32函数详解，並且分析頻譜計算頻率及頻率分量

`arm_rfft_fast_f32`是一个用于快速实数离散傅立叶变换（Real Fast Fourier Transform，RFFT）的函数，通常是在ARM Cortex-M处理器系列的库中提供，比如CMSIS-DSP。这个函数主要用于高效地计算一组单精度浮点数输入数据的频谱信息，即转换成复数频率域。

函数原型可能类似于这样：

void arm_rfft_fast_f32(
    float32_t *pRealInput,   // 输入实部数组
    float32_t *pImagOutput,  // 输出虚部数组
    uint16_t numSamples,      // 输入样本数量
    bool inverse              // 是否进行反向变换（如果为真则为IFFT）
);

参数说明：
- `pRealInput`: 存储输入实部信号的一维数组。
- `pImagOutput`: 用于存储结果的虚部（如果是正向变换），或者保存原始输入的实部（如果是反向变换）。
- `numSamples`: 需要处理的样本数目，通常是2的幂。
- `inverse`: 如果为`true`，函数将执行逆傅立叶变换（Inverse FFT, IFFT），反之则是正向变换（Forward FFT）。

函数返回的是复数形式的频谱数据，每个元素表示对应频率组件的幅度和相位。对于每一个频谱点，它由实部（幅度的实部）和虚部（幅度的虚部）组成。对于正向变换，低频成分在0到`numSamples/2-1`范围内，高频成分是对称的，在`numSamples/2`到`numSamples-1`范围；对于反向变换，频率范围相反。

频率计算：
- 对于连续信号，频率间隔是`1 / (采样周期 * numSamples)`赫兹。由于存在 Nyquist 定理，最高可用频率为`(numSamples - 1) / (2 * numSamples)`。
- 实部和虚部分别代表正弦和余弦波，它们组合在一起可以描述正弦波的完整信息，包括幅度和相位。