基于stm32的fft算法

基于STM32的FFT算法可以通过使用官方提供的函数库文件来实现。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。你可以在官方网站上获取这些库函数。目标是计算周期为1ms波形的THD值，可以使用采样点数为64的函数。首先，在main函数中添加以下代码来初始化FFT相关参数：

arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft; //FFT对应结构体变量
arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft, FFT_LENGTH, 0, 1); //初始化scfft结构体，设置FFT相关参数

然后，在while循环中添加以下代码来进行FFT计算：

FFT_deal0(ADC_DATA_RD, fft_inputbuf, FFT_LENGTH); //对采集后的数据进行补0，补足虚部
arm_cfft_radix4_f32(&scfft, fft_inputbuf); //FFT计算（基4）
arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf, fft_outputbuf, FFT_LENGTH); //把计算结果复数求模得幅值

这样就可以基于STM32实现FFT算法了。

相关问题

stm32fft算法

引用\[1\]中提到了一个用于计算振幅的函数，该函数名为dsp_asm_powerMag。该函数使用了FFT算法来计算频域结果的振幅。函数的输入是一个复数数组IBUFOUT，输出是一个名为OUTPUT_MAG的数组，其中高十六位代表实部，低十六位代表虚部。函数首先对输入数组进行遍历，计算每个复数的实部和虚部。然后根据实部和虚部计算振幅，并将结果存储在OUTPUT_MAG数组中。最后，函数对直流分量进行处理。具体的计算过程可以参考函数中的注释部分。引用\[2\]中提到了一些文件的添加和修改，这些文件包括cr4_fft_64_stm32.s、cr4_fft_256_stm32.s、cr4_fft_1024_stm32.s和stm32_dsp.h。这些文件需要添加到工程中，并根据自己的单片机型号来修改stm32_dsp.h文件的第27行。引用\[3\]中提到了一些函数，包括arm_cfft_radix4_init_f32、arm_cfft_radix4_f32和arm_cmplx_mag_f32。这些函数是用于初始化FFT算法、执行FFT算法和计算复数的振幅的。根据引用内容，可以推断出stm32fft算法是基于FFT算法实现的，通过对输入数据进行FFT变换，然后计算振幅来实现的。
#### 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 ]

黄怡恬基于stm32的fft算法实现

黄怡恬基于STM32的FFT算法实现是一种用于频域分析的方法。FFT，即快速傅里叶变换，通过将时域信号转换为频域信号来实现。通过STM32处理器进行FFT算法的实现，可以在嵌入式系统中进行实时的频域分析。

在实现过程中，黄怡恬首先需要使用STM32开发板来获取需要分析的时域信号。然后，她会利用傅里叶变换的离散形式，使用快速傅里叶变换算法来将时域信号转换为频域信号。

具体来说，黄怡恬会使用STM32上的定时器、ADC（模数转换器）和DMA（直接内存访问）功能来获取并处理外部信号。首先，她会配置定时器来确定采样频率。然后，通过ADC将模拟信号转换为数字信号，并使用DMA将数据传输到处理器的内存中。

一旦获得了时域信号的数字表示，黄怡恬会使用FFT算法来对其进行离散傅里叶变换。她可以选择使用现有的开源FFT库，或者自己实现FFT算法，根据处理器的性能和需要分析的频率范围进行选择。

最后，黄怡恬会将频谱数据显示在STM32的屏幕上，或者通过串口或无线通信模块将数据传输到其他设备进行进一步的分析或显示。

黄怡恬基于STM32的FFT算法实现可以应用于许多领域，例如音频处理、信号处理、振动分析等。该方法通过利用嵌入式处理器的实时性能和低功耗特性，为嵌入式系统提供了高效的频域分析功能。