arm_status arm_rfft_init_f32( arm_rfft_instance_f32 * S, arm_cfft_radix4_instance_f32 * S_CFFT, uint32_t fftLenReal, uint32_t ifftFlagR, uint32_t bitReverseFlag);参数有这些

这是一个函数的参数列表，其中：

- `arm_rfft_instance_f32 * S` 是一个指向 `arm_rfft_instance_f32` 结构体的指针，用于存储实数 FFT 运算的状态信息；
- `arm_cfft_radix4_instance_f32 * S_CFFT` 是一个指向 `arm_cfft_radix4_instance_f32` 结构体的指针，用于存储复数 FFT 运算的状态信息；
- `uint32_t fftLenReal` 是实数 FFT 运算的长度；
- `uint32_t ifftFlagR` 表示是否执行实数 IFFT 运算；
- `uint32_t bitReverseFlag` 表示是否需要按位倒置输出结果。

该函数的作用是初始化实数 FFT 运算所需的状态信息。

相关问题

arm_rfft_instance_f32 rfft; arm_rfft_init_f32(&rfft, N, 0, 1); 那还需要这两个函数吗？

是的，即使将 `arm_rfft_f32()` 函数替换为 `arm_rfft_fast_f32()` 函数，仍然需要调用 `arm_rfft_init_f32()` 函数来初始化 `arm_rfft_instance_f32` 结构体。这是因为 `arm_rfft_fast_f32()` 函数也需要使用 `arm_rfft_instance_f32` 结构体中的配置参数来进行 FFT 运算。

因此，将 `arm_rfft_f32()` 函数替换为 `arm_rfft_fast_f32()` 函数后，仍然需要在代码中保留以下两行代码：

arm_rfft_instance_f32 rfft_fast;
arm_rfft_init_f32(&rfft_fast, N, 0, 1);

其中，`N` 表示 FFT 运算的长度。如果需要对不同长度的实数序列进行 FFT 运算，需要分别创建对应长度的 `arm_rfft_instance_f32` 结构体，并使用 `arm_rfft_init_f32()` 函数进行初始化。

arm_rfft_instance_f32 rfft; arm_rfft_init_f32(&rfft, N, 0, 1); arm_rfft_f32(&rfft, complex_sig, original_sig); // 转换为速度信号 for (int i = 0; i < N; ++i) { original_sig[i] /= (2 * ARM_PI * (i == 0 ? 1 : jw_list[i])); original_sig[i] *= 1000; // m到mm的量纲转换 original_sig[i] *= dt; // 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt } // 去趋势 float mean; arm_mean_f32(original_sig, N, &mean); arm_offset_f32(original_sig, -mean, original_sig, N); // 输出结果 for (int i = 0; i < N; ++i) { printf("%f\n", original_sig[i]); } return 0; }将这段代码中的arm_rfft_f32改为arm_rfft_fast_f32，整个代码怎修改

你可以将代码修改为以下形式：

#include "arm_math.h"
#include "arm_const_structs_fast.h"   // 使用快速实数FFT算法的配置参数头文件

#define N 4096   // FFT运算长度
#define Fs 8192  // 采样频率
#define dt (1.0 / Fs)  // 采样时间间隔

float complex_sig[N];
float original_sig[N];

int main()
{
    // 生成测试信号
    float f_list[N / 2];
    float jw_list[N / 2];
    for (int i = 0; i < N / 2; ++i) {
        f_list[i] = (float)i / N * Fs / 2;
        jw_list[i] = 2 * ARM_PI * f_list[i];
        complex_sig[i] = cos(jw_list[i]) + sin(jw_list[i]);
        complex_sig[N - i - 1] = complex_sig[i];
    }

    // 初始化FFT运算参数
    arm_rfft_instance_f32 rfft_fast;
    arm_rfft_init_f32(&rfft_fast, N, 0, 1);

    // 使用arm_rfft_fast_f32()函数进行FFT运算
    arm_rfft_fast_f32(&rfft_fast, complex_sig, original_sig, N, 1);

    // 将FFT结果转换为速度信号
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        original_sig[i] /= (2 * ARM_PI * (i == 0 ? 1 : jw_list[i]));
        original_sig[i] *= 1000; // m到mm的量纲转换
        original_sig[i] *= dt; // 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt
    }

    // 去趋势
    float mean;
    arm_mean_f32(original_sig, N, &mean);
    arm_offset_f32(original_sig, -mean, original_sig, N);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        printf("%f\n", original_sig[i]);
    }

    return 0;
}

修改的主要步骤包括：

1. 在头文件中添加 `arm_const_structs_fast.h`，以便使用快速实数 FFT 算法的相关配置参数。

2. 将 `arm_rfft_f32()` 函数替换为 `arm_rfft_fast_f32()` 函数。

3. 初始化 `arm_rfft_instance_f32` 结构体，并调用 `arm_rfft_init_f32()` 函数进行初始化。

4. 修改代码中的参数，以适应 `arm_rfft_fast_f32()` 函数的参数要求。

其他部分的代码保持不变。