stm32f103c8t6的fft实现

STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，它内置了硬件加速的数字信号处理能力，包括快速傅里叶变换（FFT）。要在这款芯片上实现FFT，通常会利用其内部的ADC采集数据，然后通过CubeMX库提供的FFT函数或者自定义算法在CubeMX外设初始化后运行。

步骤大致如下：

1. **配置系统**: 首先，在STM32CubeMX工具中配置ADC用于获取输入信号，并设置合适的采样率和位深度。

2. **数据预处理**: 将连续的模拟信号转换成数字序列，存储到指定的内存区域。

3. **使用FFT库函数**: STM32Cube DSP库提供了低级API如`arm_fir_fft_instance_init`和`arm_fir_fft_radix2_execute`来初始化和执行FFT操作。你需要根据需要选择合适的FFT类型（如离散余弦变换DCT或复数形式的IFFT）。

4. **配置FFT实例**: 设置FFT的长度、工作模式等参数，这将决定计算的频率分辨率。

5. **执行FFT**: 调用FFT函数对预处理的数据进行变换，得到频域结果。

6. **结果处理**: 可能还需要对频谱进行进一步分析，例如滤波、峰值检测等。

请注意，实际编程时需遵循STM32官方文档以及库函数的用法，确保内存管理和中断处理正确。

相关问题

stm32f103c8t6 fft

STM32F103C8T6是一款ARM Cortex-M3内核的微控制器，它内置了一些有用的模块，如ADC（模数转换器），DAC（数字模拟转换器）和TIM（定时器）等。要进行FFT（快速傅里叶变换）操作，您需要使用一些额外的库和算法。

有一些现成的FFT库可以在STM32F103C8T6上使用，例如CMSIS DSP库和ARM FFT库。这些库使用C语言编写，并且可以使用STM32的内置硬件加速器加快FFT运算速度。您还可以使用一些第三方库，如KissFFT和FFTW库。

如果您想自己实现FFT算法，可以参考Cooley-Tukey快速傅里叶变换算法。该算法可以将FFT运算的时间复杂度从O(n^2)降低到O(n log n)，因此可以更快地执行FFT运算。在STM32F103C8T6上实现FFT算法可能需要一些优化，例如使用移位操作来替代除法运算，以提高性能。

stm32f103c8t6fft代码

### STM32F103C8T6 FFT 实现

对于STM32F103C8T6单片机实现FFT（快速傅里叶变换），代码结构通常涉及ADC初始化、DMA配置以及FFT计算函数。下面提供了一个完整的例子来展示如何在该平台上实施FFT。

#### 初始化 ADC 和 DMA 配置

为了获取模拟输入信号并将其转换成数字形式用于后续处理，需正确设置ADC模块及其关联的DMA通道：

#include "stm32f1xx_hal.h"
#include "arm_math.h"

#define NPT 1024 // 定义FFT点数为1024

// 全局变量声明
extern uint16_t ADC_Value[NPT];
float32_t adcFloatValues[NPT];

void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
static void MX_ADC1_Init(void);

int main(void){
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    MX_GPIO_Init();
    MX_ADC1_Init();

    /* Start the ADC conversion */
    if (HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)ADC_Value, NPT) != HAL_OK){
        Error_Handler();
    }

    while(1){}
}

/* ADC MSP Initialization */
void HAL_ADC_MspInit(ADC_HandleTypeDef* hadc1){
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    
    __HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE();  
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();

    /**Configure the global features of the ADC (Clock, Resolution, Data Alignment and number of conversion) 
     */
    hadc1->Instance = ADC1;
    hadc1->Init.ScanConvMode = DISABLE;
    hadc1->Init.ContinuousConvMode = ENABLE; // 启用连续模式以便于DMA传输
    hadc1->Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;
    hadc1->Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;
    hadc1->Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;
    hadc1->Init.NbrOfConversion = 1;
    hal_adc_init(hadc1); 

    /** Configure regular channel: Temperature sensor */  
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_0;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_ANALOG;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
}

上述代码展示了基本框架下的ADC与DMA初始化过程[^2]。注意这里启用了`ContinuousConvMode`选项以允许持续的数据采集；然而，在实际应用中应遵循特定指导原则避免潜在冲突[^1]。

#### 执行 FFT 计算

一旦获得了足够的样本数据，则可调用库函数执行FFT运算，并对结果进行必要的缩放操作：

q15_t fftInput[NPT];      // 输入数组
q15_t fftOutput[NPT];     // 输出数组
arm_rfft_instance_q15 rfftInst;

// 将原始ADC读数值转换为浮点型表示法再映射到Q15格式
for(int i=0;i<NPT;i++){
    float voltage = ((float)(ADC_Value[i]) / 4096 * 3.3)/((NPT/2)); // 转换成电压值后再按比例缩小
    fftInput[i]=(q15_t)(voltage*(1<<15));
}

if(arm_rfft_init_q15(&rfftInst,NPT,0,1)!=ARM_MATH_SUCCESS){
    // 处理错误情况...
}

arm_rfft_q15(&rfftInst,fftInput,fftOutput,0);

// 设置直流分量为零
fftOutput[0]=0;

// 对输出做进一步处理前可能还需要考虑其他因素如窗函数的应用等。

此段程序实现了从ADC读取数据至完成一次FFT的过程，其中包括了将ADC值转化为对应物理意义上的电平值的操作。