帮忙写一个傅里叶变换求正弦波频率的代码

在实际应用中，对STM32F103C8T6进行傅里叶变换并精确测量正弦波频率通常是通过软件模拟或借助专门的库如libopencm3完成。这里是一个简单的Python示例，使用numpy库来演示如何在Python环境下计算傅里叶变换，并基于结果估计频率，假设你已经有了ADC采集到的离散时间序列样本`time_series`：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft

# 假设time_series是一个包含ADC数据的一维数组
time_series = ...  # 从ADC读取的正弦波电压数据
length = len(time_series)

# 对信号做快速傅里叶变换
fft_result = fft(time_series)

# 取绝对值并归一化
spectrum = abs(fft_result[0:length//2]) / length

# 频率分辨率是采样率除以信号长度
frequency_resolution = 1 / (length * time_series[1] - time_series[0])

# 寻找幅度最大的频谱成分，近似正弦波的主导频率
dominant_frequency_index = np.argmax(spectrum)
estimated_freq = dominant_frequency_index * frequency_resolution

# 频率估计可能存在误差，可以根据实际情况调整方法
frequency_estimate = estimated_freq + (np.argmax(spectrum > threshold) - 1) * frequency_resolution