stm32f103fft算法
时间: 2023-08-07 19:02:49 浏览: 60
引用[1]和[2]提供了一段代码,其中包含了STM32F103的FFT算法。这段代码主要实现了以下几个功能:
1. 获取ADC采样值,并找到最大值和最小值。
2. 对采样值进行FFT运算,得到频谱图。
3. 计算电压值Vpp_true,即最大值和最小值的差值。
4. 计算矩形波的占空比rect_duty。
需要注意的是,这段代码中使用了一些特定的函数和变量,比如cr4_fft_1024_stm32函数用于进行FFT运算,ADC_buff数组用于存储ADC采样值,NPT表示采样点数等。如果要在其他型号的STM32板子或者其他库中使用该算法,可能需要根据具体情况进行修改。
总的来说,这段代码实现了基于STM32F103的FFT算法,用于对ADC采样值进行频谱分析和电压计算。
相关问题
STM32F103 fft算法代码
当然,下面是一个基于STM32F103的FFT算法的示例代码:
```c
#include "stm32f10x.h"
#include "arm_math.h"
#define FFT_SIZE 1024 // FFT窗口大小,必须是2的幂次方
uint32_t fftSize = FFT_SIZE;
uint32_t ifftFlag = 0;
uint32_t doBitReverse = 1;
float32_t fftInput[FFT_SIZE * 2]; // 输入数据数组,实部和虚部交替存储
float32_t fftOutput[FFT_SIZE]; // 输出结果数组
void fft(void)
{
arm_cfft_radix4_instance_f32 fftInstance;
// 初始化FFT实例
arm_cfft_radix4_init_f32(&fftInstance, fftSize, ifftFlag, doBitReverse);
// 执行FFT变换
arm_cfft_radix4_f32(&fftInstance, fftInput);
// 计算幅值
arm_cmplx_mag_f32(fftInput, fftOutput, fftSize);
}
int main(void)
{
// 初始化相关GPIO、时钟等
// 假设有输入数据存储在inputData数组中
// 将输入数据拷贝到fftInput数组中,注意实部和虚部交替存储
for (int i = 0; i < fftSize; i++)
{
fftInput[i * 2] = inputData[i];
fftInput[i * 2 + 1] = 0.0f;
}
// 执行FFT变换
fft();
// 处理输出数据,例如打印到串口或者进行其他操作
while (1)
{
// 主循环
}
}
```
这段代码使用了CMSIS-DSP库中的FFT函数来进行快速傅里叶变换。在使用之前,需要将CMSIS-DSP库添加到工程中,并根据实际情况初始化相关的外设和时钟。
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可能需要根据具体的应用场景进行适当的修改和调整。希望对你有所帮助!如有其他问题,请随时提问。
stm32f103fft波形识别
STM32F103FFT是一款基于STM32F103系列微控制器的软件包,可以实现傅里叶变换(FFT)计算。傅里叶变换是一种将一个时间域(时域)信号转换为频域信号(频谱)的数学工具,可以用于信号分析、波形识别等。在波形识别方面,利用STM32F103FFT软件包可以通过对输入信号进行FFT变换,得到其频谱,然后根据某些特征(如频率、功率、相位等)来判断信号类型。
具体来说,将输入信号读入STM32F103微控制器,在软件中进行FFT变换,得到频谱信息,然后根据预设的识别算法来判断输入信号类型。例如,如果需要识别某个特定频率的信号,可以通过设置峰值检测算法来判断是否存在该频率的峰值。如果需要识别多个频率的信号,则可以采用多频信号分析算法来进行分析。
需要注意的是,STM32F103FFT在波形识别方面的应用并不是一种通用解决方案,而是针对特定场景下的应用需求而设计的。因此,在使用STM32F103FFT进行波形识别时,需要根据实际的应用场景进行合理的算法设计和参数调整,以实现最佳的识别效果。