stm32 fft怎么加窗

在STM32中实现FFT时，可以使用加窗函数来减少频谱泄漏（spectral leakage）的影响。常见的窗函数有汉宁窗（Hanning Window）、汉明窗（Hamming Window）等。

具体实现方法如下：

1. 定义窗函数数组，例如汉宁窗：

float hann_window[N];
for(int i=0;i<N;i++)
{
    hann_window[i] = 0.5*(1-cos(2*PI*i/(N-1)));
}

2. 将采集到的原始数据与窗函数数组相乘：

for(int i=0;i<N;i++)
{
    data[i] = data[i]*hann_window[i];
}

其中，`data`为采集到的原始数据数组，`N`为数据长度。

3. 对处理后的数据进行FFT计算。

注意：使用窗函数会降低信号的能量，因此需要根据实际需求选择合适的窗函数及窗函数的长度。

相关问题

stm32 fft加窗

在STM32上进行FFT（快速傅里叶变换）时，可以结合窗函数来对输入信号进行加窗操作，以提高频谱分析的精度。下面是一个简单的示例代码，演示了如何在STM32上使用FFT和窗函数：

#include "stm32f4xx.h"
#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024 // FFT的长度
#define WINDOW_SIZE FFT_SIZE // 窗函数的长度

float32_t inputSignal[FFT_SIZE]; // 输入信号
float32_t outputBuffer[FFT_SIZE]; // FFT结果
float32_t windowBuffer[WINDOW_SIZE]; // 窗函数缓冲区

void generateInputSignal()
{
    // 在这里生成输入信号的代码
}

void applyWindowFunction()
{
    // 在这里应用窗函数的代码
}

int main(void)
{
    // 初始化相关硬件和库
    
    // 生成输入信号
    generateInputSignal();
    
    // 应用窗函数
    applyWindowFunction();
    
    // 执行FFT
    arm_cfft_radix4_instance_f32 fftInstance;
    arm_cfft_radix4_init_f32(&fftInstance, FFT_SIZE, 0, 1);
    arm_cfft_radix4_f32(&fftInstance, inputSignal);
    
    // 计算FFT结果的幅度谱
    arm_cmplx_mag_f32(inputSignal, outputBuffer, FFT_SIZE);
    
    // 在这里可以对结果进行后续处理，如频谱分析
    
    while(1)
    {
        // 主循环代码
    }
}

在上述示例代码中，`generateInputSignal()`函数用于生成输入信号，你可以根据自己的需求编写相应的代码来生成你想要分析的信号。`applyWindowFunction()`函数用于应用窗函数，你可以选择适合你应用场景的窗函数，例如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

请确保在使用FFT之前，输入信号已经准备好，并根据需要应用了窗函数。此外，还需要在代码中初始化相关的硬件和库，具体根据你所使用的STM32系列和开发环境来确定。

希望这个简单的示例能帮助到你！如有任何进一步的问题，请随时提问。

stm32fft加窗函数

对于在STM32上进行FFT计算时，可以选择加窗函数来减小频谱泄漏并提高频谱分辨率。常见的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。下面是一个使用汉宁窗函数的示例代码：

#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024
#define WINDOW_SIZE FFT_SIZE

float32_t input[FFT_SIZE];
float32_t output[FFT_SIZE];
float32_t window[WINDOW_SIZE];

void fft_with_window(void)
{
  // 初始化输入数据
  for (int i = 0; i < FFT_SIZE; i++)
  {
    input[i] = /* 填入你的输入数据 */;
  }

  // 初始化窗函数
  arm_hanning_f32(window, WINDOW_SIZE, 0);

  // 对输入数据应用窗函数
  for (int i = 0; i < FFT_SIZE; i++)
  {
    input[i] *= window[i];
  }

  // 执行FFT计算
  arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024, input, 0, 1);

  // 计算幅度谱
  arm_cmplx_mag_f32(input, output, FFT_SIZE);
}

在上述代码中，首先定义了FFT的大小为1024，窗函数的大小也为1024。然后，定义了输入数组`input`、输出数组`output`和窗函数数组`window`。接着，使用`arm_hanning_f32`函数初始化汉宁窗函数。之后，将输入数据与窗函数相乘，得到加窗后的数据。最后，使用`arm_cfft_f32`函数执行FFT计算，并使用`arm_cmplx_mag_f32`函数计算幅度谱。

你可以根据自己的需求修改输入数据、FFT大小和窗函数类型，以及添加其他的处理步骤。希望这个示例能帮助到你！