stm32f103c8t6傅里叶展开求正弦波频率代码

STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，它并不直接支持傅里叶变换（FFT）功能，因为这是高级数学算法，通常需要在嵌入式系统上通过软件库来实现。不过，你可以使用像Libraries like mbed FFT Library 或者 STM32CubeMX等第三方库提供的函数来进行傅里叶分析。

如果你想要计算输入正弦波信号的频率，通常的做法是先采集一系列的样点，然后使用FFT将模拟信号转换成频域信号。在频域中找到最大值对应的频率，由于傅里叶变换会得到频谱密度，所以需要结合窗函数和采样率来确定实际频率。这里是一个简化版的流程：

1. 定义数据缓冲区和窗口函数（如汉明窗、Hanning窗等）。
2. 从ADC读取并存储模拟信号样点，同时应用窗函数。
3. 使用FFT库对处理后的数据进行变换。
4. 取出FFT结果中幅度最大的复数分量（即频谱峰），其角频率乘以采样率就是估计的频率。
5. 考虑频率分辨率（例如，对于连续傅里叶变换，分辨率等于1/Ts，其中Ts是两个采样间隔）。

下面是一个简单的伪代码示例（假设已包含FFT库的头文件和初始化）：

#include "fft.h"

void measure_frequency(void)
{
    float signal_buffer[SAMPLE_SIZE];
    int i;
    float* fft_result;
    
    // 读取并处理样本
    for(i = 0; i < SAMPLE_SIZE; ++i) {
        signal_buffer[i] = read_adc(); // 从ADC获取数值
        signal_buffer[i] *= window_function[i]; // 应用窗函数
    }
    
    // 进行FFT
    fft_result = perform_fft(signal_buffer, SAMPLE_SIZE);
    
    // 找到最大幅度
    float max_freq_index = find_max_frequency_index(fft_result, SAMPLE_SIZE / 2); // 假设半窗长
    
    // 计算频率
    float frequency = (float)(max_freq_index * SAMPLING_RATE / SAMPLE_SIZE);
    
    // 更新频率计数或其他处理...
}

// 算法辅助函数省略...

请注意，这只是一个简化的示例，实际项目中你需要考虑更多的细节，如噪声抑制、滤波以及频率分辨率优化。