修改代码，通过arduino中的fft库实现幅频转换

好的，我已经修改代码，使用 Arduino 的 FFT 库来实现幅频转换。请注意，这里假设你已经安装了 Arduino FFT 库，并将其包含在代码中。

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_GFX.h>
#include <Adafruit_SSD1306.h>
#include <arduinoFFT.h>

#define OLED_RESET 4
Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);

const int wavePin = A0;
const int numSamples = 128;
const int screenWidth = 128;
const int screenHeight = 64;
const int fftHeight = 32;
const int waveOffsetY = 16;

float waveData[numSamples];
float fftData[numSamples / 2];

arduinoFFT fft;

void setup() {
  Serial.begin(9600);

  display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3C);
  display.clearDisplay();
  display.setTextColor(WHITE);
  display.setTextSize(1);

  pinMode(wavePin, INPUT);

  for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    waveData[i] = 0;
    fftData[i] = 0;
  }

  fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS);
  fft.reorder(1);
}

void loop() {
  getWaveData();
  calculateFFT();

  display.clearDisplay();

  // 右侧波形图
  drawWaveform();

  // 右侧 FFT 转换图
  drawFFT();

  // 左侧信息
  drawInfo();

  display.display();
}

void getWaveData() {
  for (int i = numSamples - 1; i > 0; i--) {
    waveData[i] = waveData[i - 1];
  }

  int sensorValue = analogRead(wavePin);
  float voltage = map(sensorValue, 0, 1023, 0, 5) - 2.5;
  waveData[0] = voltage;
}

void calculateFFT() {
  fft.run(waveData, fftData, FFT_FORWARD);
}

void drawWaveform() {
  int waveOffsetX = screenWidth / numSamples;

  for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    int x = i * waveOffsetX;
    int y = map(waveData[i], -2.5, 2.5, screenHeight - waveOffsetY, waveOffsetY);

    display.drawPixel(x, y, WHITE);
  }
}

void drawFFT() {
  int fftOffsetX = screenWidth / (numSamples / 2);

  for (int i = 0; i < numSamples / 2; i++) {
    int x = i * fftOffsetX;
    int h = map(fftData[i], -100, 100, fftHeight, 0);

    display.drawLine(x, screenHeight - h, x, screenHeight, WHITE);
  }
}

void drawInfo() {
  display.setCursor(0, 0);
  
  // 左侧幅值
  display.print("Amplitude: ");
  display.println(getAmplitude());

  // 左侧中值
  display.print("Median: ");
  display.println(getMedian());

  // 左侧频率
  display.print("Frequency: ");
  display.println(getFrequency());

  // 左侧采样率
  display.print("Sampling Rate: ");
  display.println(getSamplingRate());
}

float getAmplitude() {
  float amplitude = 0;

  for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    amplitude += abs(waveData[i]);
  }

  return amplitude / numSamples;
}

float getMedian() {
  float sortedData[numSamples];

  for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    sortedData[i] = waveData[i];
  }

  // 使用冒泡排序对数据进行排序
  for (int i = 0; i < numSamples - 1; i++) {
    for (int j = 0; j < numSamples - i - 1; j++) {
      if (sortedData[j] > sortedData[j + 1]) {
        float temp = sortedData[j];
        sortedData[j] = sortedData[j + 1];
        sortedData[j + 1] = temp;
      }
    }
  }

  return sortedData[numSamples / 2];
}

float getFrequency() {
  float maxVal = -1;
  int maxIndex = -1;

  for (int i = 0; i < numSamples / 2; i++) {
    if (fftData[i] > maxVal) {
      maxVal = fftData[i];
      maxIndex = i;
    }
  }

  // 计算频率的方法根据你的具体应用而定
  // 这里只是一个示例，可能需要根据你的传感器和信号特性进行调整

  float frequency = maxIndex * getSamplingRate() / (numSamples / 2);
  return frequency;
}

float getSamplingRate() {
  float samplingRate = 0;

  // 计算采样率的方法根据你的具体应用而定
  // 这里只是一个示例，可能需要根据你的传感器和信号特性进行调整

  return samplingRate;
}

在这个修改后的代码中，我们使用了 Arduino FFT 库的 `arduinoFFT` 类来计算 FFT 转换。在 `setup` 函数中，我们设置了窗函数为 Blackman-Harris，并对 FFT 数据进行重新排序。在 `calculateFFT` 函数中，我们调用 `fft.run` 来计算 FFT 转换数据。

另外，由于 Arduino FFT 库没有提供排序函数，我们使用了一个简单的冒泡排序算法 `getMedian` 函数来计算中位数。

请注意，在 `getFrequency` 和 `getSamplingRate` 函数中，计算频率和采样率的方法是示例代码，你可能需要根据你的传感器和信号特性进行调整。

希望这个修改后的代码能够满足你的需求！如果你还有其他问题，请随时提问。