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

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。

STM32F103C8T6 FFT

### STM32F103C8T6 实现 FFT 示例代码及教程

#### 准备工作
为了在STM32F103C8T6上实现FFT，需要配置ADC、DMA以及定时器。这些外设用于采集数据并将其传递到内存中以便后续处理。

- **初始化 ADC**: 使用CubeMX工具配置ADC通道，并启用DMA模式以自动传输采样数据至指定缓冲区。
- **设置 DMA**: 确保DMA未被设定为循环模式(circular)，因为这会影响FFT的结果准确性[^2]。
- **配置 定时器 Timer**: 利用定时器触发ADC转换，从而精确控制采样的时刻和速率；较高的采样率能够更准确地捕捉高频成分。

#### 编程环境搭建
采用ARM DSP库来执行高效的浮点运算操作，简化了复杂算法的编程难度。同时，对于初学者来说，推荐利用ST官方提供的HAL库来进行底层驱动开发，提高项目的稳定性和可移植性。

#### 关键代码片段展示
下面给出一段核心程序示例，展示了如何读取来自ADC的数据并通过调用DSP库中的`arm_cfft_f32()`函数完成一次完整的FFT过程：

#include "main.h"
#include "arm_math.h"

#define N 1024 // FFT长度
float32_t adcBuffer[N];      /* 存储原始ADC样本 */
float32_t fftOutput[N * 2];  /* 复数形式存储FFT输出 */

// 初始化结构体实例化对象
arm_rfft_instance_f32 S;

int main(void){
    ...
    
    // 初始化RFFT模块
    arm_rfft_init_f32(&S, N, 0, 1);
    
    while (1) {
        // 启动ADC转换并将结果存入adcBuffer数组
        
        // 执行实数输入的快速傅立叶变换
        arm_rfft_fast_f32(&S, adcBuffer, fftOutput, 0);

        // 对直流分量置零
        fftOutput[0] = 0;
        
        // 将其他各频带的能量值调整回实际物理意义下的大小
        for(uint16_t i=0;i<N;i++){
            float magnitude = sqrt(fftOutput[i*2]*fftOutput[i*2]+fftOutput[(i*2)+1]*fftOutput[(i*2)+1]);
            printf("%f\n",magnitude/(N/2)*3.3/4096);  
        }
        
        // 延迟一段时间再重复上述流程...
    }
}

这段代码实现了从ADC获取模拟信号样本，接着应用快速傅里叶变换得到对应的频域表示，并最终将各个频率上的振幅信息发送出去供外部设备解析或可视化呈现。

#### 注意事项
当尝试打印FFT输出结果时，需要注意单位换算问题——即将量化后的数值还原成真实的电压水平。此外，考虑到ADC的最大分辨率为12位即满刻度对应于约3.3V，因此还需要乘以适当的比例因子才能获得正确的幅度测量值。