double adcval=0; #define FFT_LENGTH 1024 uint16_t pre_adcval[321]={0}; float data; uint16_t adc_value[FFT_LENGTH] = {0}; uint16_t flag1 = 1;//用于刚上电显示初始的波形 uint16_t adc_flag = 0;//adc搬运完成标志 float max=0,sqrt_u,adcMean = 0; float fft_inputbuf[FFT_LENGTH*2];

这段代码看起来是在做傅里叶变换的相关操作，可以看到定义了 FFT_LENGTH 为 1024，同时定义了一些变量用于存储 ADC 采集的数据。

其中 pre_adcval 数组的大小是 321，不太清楚这个数值的来源和含义，可能是之前的开发者为了实现某个功能而定义的。adc_value 数组的大小是 FFT_LENGTH，用于存储采集到的 ADC 数据。

fft_inputbuf 数组的大小是 FFT_LENGTH*2，用于存储经过预处理后的数据，即将 ADC 数据存储到数组中，并将其转换为复数形式。

max、sqrt_u、adcMean 这些变量的含义不是很明确，需要结合具体的代码逻辑进行理解。

相关问题

#include "arduinoFFT.h" arduinoFFT FFT = arduinoFFT(); const uint16_t samples = 64; const double signalFrequency = 1000; const double samplingFrequency = 5000; const uint8_t amplitude = 100; double vReal[samples]; double vImag[samples]; #define SCL_INDEX 0x00 #define SCL_TIME 0x01 #define SCL_FREQUENCY 0x02 #define SCL_PLOT 0x03 void setup() { Serial.begin(115200); while(!Serial); Serial.println("Ready"); } void loop() { double cycles = (((samples-1) * signalFrequency) / samplingFrequency); for (uint16_t i = 0; i < samples; i++) { vReal[i] = int8_t((amplitude * (sin((i * (twoPi * cycles)) / samples))) / 2.0); vImag[i] = 0.0; } Serial.println("Data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Windowing(vReal, samples, FFT_WIN_TYP_HAMMING, FFT_FORWARD); /* Weigh data */ Serial.println("Weighed data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Compute(vReal, vImag, samples, FFT_FORWARD); /* Compute FFT */ Serial.println("Computed Real values:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_INDEX); Serial.println("Computed Imaginary values:"); PrintVector(vImag, samples, SCL_INDEX); FFT.ComplexToMagnitude(vReal, vImag, samples); /* Compute magnitudes */ Serial.println("Computed magnitudes:"); PrintVector(vReal, (samples >> 1), SCL_FREQUENCY); double x; double v; FFT.MajorPeak(vReal, samples, samplingFrequency, &x, &v); Serial.print(x, 6); Serial.print(", "); Serial.println(v, 6); while(1); } void PrintVector(double *vData, uint16_t bufferSize, uint8_t scaleType) { for (uint16_t i = 0; i < bufferSize; i++) { double abscissa; switch (scaleType) { case SCL_INDEX: abscissa = (i * 1.0); break; case SCL_TIME: abscissa = ((i * 1.0) / samplingFrequency); break; case SCL_FREQUENCY: abscissa = ((i * 1.0 * samplingFrequency) / samples); break; } Serial.print(abscissa, 6); if(scaleType==SCL_FREQUENCY) Serial.print("Hz"); Serial.print(" "); Serial.println(vData[i], 4); } Serial.println(); } 根据此历程中fft转换的方法修改oled代码

根据你提供的代码，你想要修改 OLED 显示代码来显示 FFT 转换的结果。我已经修改了代码，添加了 OLED 显示的相关部分。请注意，这里假设你已经连接了 OLED 显示屏并正确配置了 Arduino 板。

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

#define OLED_RESET 4
Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);

arduinoFFT FFT = arduinoFFT();
const uint16_t samples = 64;
const double signalFrequency = 1000;
const double samplingFrequency = 5000;
const uint8_t amplitude = 100;

double vReal[samples];
double vImag[samples];

void setup()
{
  Serial.begin(115200);
  while (!Serial)
    ;
  Serial.println("Ready");

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

void loop()
{
  double cycles = (((samples - 1) * signalFrequency) / samplingFrequency);
  for (uint16_t i = 0; i < samples; i++)
  {
    vReal[i] = int8_t((amplitude * (sin((i * (twoPi * cycles)) / samples))) / 2.0);
    vImag[i] = 0.0;
  }

  display.clearDisplay();

  Serial.println("Data:");
  PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME);

  FFT.Windowing(vReal, samples, FFT_WIN_TYP_HAMMING, FFT_FORWARD);
  Serial.println("Weighed data:");
  PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME);

  FFT.Compute(vReal, vImag, samples, FFT_FORWARD);
  Serial.println("Computed Real values:");
  PrintVector(vReal, samples, SCL_INDEX);
  Serial.println("Computed Imaginary values:");
  PrintVector(vImag, samples, SCL_INDEX);

  FFT.ComplexToMagnitude(vReal, vImag, samples);
  Serial.println("Computed magnitudes:");
  PrintVector(vReal, (samples >> 1), SCL_FREQUENCY);

  double x;
  double v;
  FFT.MajorPeak(vReal, samples, samplingFrequency, &x, &v);
  Serial.print(x, 6);
  Serial.print(", ");
  Serial.println(v, 6);

  // 显示 FFT 转换的结果
  display.setCursor(0, 0);
  display.print("Frequency: ");
  display.println(x, 6);
  display.print("Magnitude: ");
  display.println(v, 6);

  display.display();

  while (1)
    ;
}

void PrintVector(double *vData, uint16_t bufferSize, uint8_t scaleType)
{
  for (uint16_t i = 0; i < bufferSize; i++)
  {
    double abscissa;
    switch (scaleType)
    {
    case SCL_INDEX:
      abscissa = (i * 1.0);
      break;
    case SCL_TIME:
      abscissa = ((i * 1.0) / samplingFrequency);
      break;
    case SCL_FREQUENCY:
      abscissa = ((i * 1.0 * samplingFrequency) / samples);
      break;
    }
    Serial.print(abscissa, 6);
    if (scaleType == SCL_FREQUENCY)
      Serial.print("Hz");
    Serial.print(" ");
    Serial.println(vData[i], 4);
  }
  Serial.println();
}

在这个修改后的代码中，我添加了 OLED 显示的相关部分。在 `loop` 函数中，我们在每次进行 FFT 转换后，通过 `display` 对象显示频率和幅值的结果。

请确保你已经连接了 OLED 显示屏，并将其引脚与 Arduino 板正确连接。如果需要，你可以根据 OLED 显示屏的具体型号和引脚配置进行相应的修改。

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。

arm_cfft_f32怎么用

`arm_cfft_f32` 是 ARM CMSIS-DSP 库中用于实现快速傅里叶变换的函数，可以用于对实数或复数序列进行离散傅里叶变换（DFT）。

以下是 `arm_cfft_f32` 函数的函数原型：

void arm_cfft_f32(const arm_cfft_instance_f32 *S, float32_t *p1, uint8_t ifftFlag, uint8_t bitReverseFlag);

其中：

- `S`：指向 `arm_cfft_instance_f32` 结构体的指针，该结构体包含了傅里叶变换所需的参数，需要在调用函数前初始化。
- `p1`：指向存储 DFT 输入和输出数据的数组的指针。
- `ifftFlag`：表示是否进行反向快速傅里叶变换（IFFT）的标志。如果为 0，则进行正向傅里叶变换（FFT）。如果为非 0 值，则进行 IFFT。
- `bitReverseFlag`：表示是否进行位倒序的标志。如果为 0，则不进行位倒序。如果为非 0 值，则进行位倒序。

以下是一个使用 `arm_cfft_f32` 函数进行 FFT 的示例代码：

#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024

// 定义输入和输出缓冲区
float32_t fft_input[FFT_SIZE];
float32_t fft_output[FFT_SIZE];

// 定义 FFT 变换参数
arm_cfft_instance_f32 fft_inst;
uint32_t fft_size_log2 = 10;  // FFT 大小为 2^10 = 1024
uint8_t ifft_flag = 0;  // 进行正向 FFT
uint8_t bit_reverse_flag = 1;  // 进行位倒序

int main(void)
{
    // 初始化 FFT 变换参数
    arm_cfft_radix4_init_f32(&fft_inst, FFT_SIZE, ifft_flag, bit_reverse_flag);

    // 填充输入数据
    for (uint32_t i = 0; i < FFT_SIZE; i++) {
        fft_input[i] = sinf(2 * PI * i / FFT_SIZE);
    }

    // 进行 FFT 变换
    arm_cfft_f32(&fft_inst, fft_input, ifft_flag, bit_reverse_flag);

    // 处理 FFT 输出数据
    // ...

    while (1) {
        // 主循环
    }
}

在上述示例代码中，首先定义了输入和输出缓冲区，以及 FFT 变换的参数。然后通过 `arm_cfft_radix4_init_f32` 函数初始化 `fft_inst` 参数。接着填充输入数据，并通过 `arm_cfft_f32` 函数进行 FFT 变换。最后可以对 FFT 输出数据进行处理。注意，FFT 的输出数据在 `fft_input` 数组中，但是需要进行格式转换才能得到正确的结果。具体的格式转换方法可以参考 ARM CMSIS-DSP 库的文档。