arm_cfft_sR_f32_len1024为什么没用定义

arm_cfft_sR_f32_len1024是CMSIS-DSP库中用于对长度为1024的实数序列进行快速傅里叶变换的函数，它需要在程序中进行定义，否则编译器会提示未定义的错误。在使用CMSIS-DSP库时，需要在代码中包含相应的头文件，并且链接相应的库文件。如果arm_cfft_sR_f32_len1024未定义，可能是因为缺少相关的头文件或库文件，或者没有将库文件链接到项目中。

相关问题

怎么找到arm_cfft_sR_f32_len1024的头文件

要使用CMSIS-DSP库中的arm_cfft_sR_f32_len1024函数，需要包含相应的头文件。在CMSIS-DSP库中，针对不同的功能模块，提供了不同的头文件，其中包含了相应的函数声明和宏定义。因此，要找到arm_cfft_sR_f32_len1024的头文件，可以按照以下步骤进行：

1. 打开CMSIS-DSP库的安装目录，一般情况下位于环境变量中的ARM_CMSIS_PATH路径下。

2. 进入到CMSIS\DSP\Include文件夹下，这个文件夹中包含了所有的CMSIS-DSP库头文件。

3. 打开arm_math.h头文件，这个头文件中包含了所有CMSIS-DSP库中的函数声明和宏定义。

4. 在arm_math.h头文件中，可以看到有一个宏定义`#define ARM_MATH_CM4`，它指定了使用的处理器架构，根据自己的实际情况修改。

5. 在arm_math.h头文件中，可以找到`arm_cfft_sR_f32_len1024`函数的声明，它的声明应该位于如下语句之间：

#ifdef ARM_MATH_CM4
#include "arm_common_tables.h"
#include "arm_const_structs.h"
#include "arm_math_memory.h"
#include "arm_math.h"
#endif /* ARM_MATH_CM4 */

这些头文件中包含了arm_cfft_sR_f32_len1024函数的声明和实现。

所以，你只需要在代码中包含arm_math.h头文件，并链接CMSIS-DSP库，就可以使用arm_cfft_sR_f32_len1024函数了。

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，FFT函数调用DSP库中的arm_cfft_f32函数

根据您提供的Python代码，我编写了相应的C语言代码，其中使用arm_cfft_f32函数进行FFT计算，并使用arm_rfft_f32函数进行实数FFT计算。同时，由于原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，因此在进行FFT计算时，需要将原始样本的虚部设置为0。具体实现如下：

#include "arm_math.h"
#include <stdio.h>

#define N 512

int main()
{
    // 读取原始样本
    float original_sig[N];
    FILE *fp = fopen("resources/unbalanced.txt", "r");
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        fscanf(fp, "%f", &original_sig[i]);
    }
    fclose(fp);

    // 去趋势
    arm_mean_f32(original_sig, N, &mean);
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        original_sig[i] -= mean;
    }

    // 使用一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0
    float complex_sig[2 * N];
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        complex_sig[2 * i] = original_sig[i];
        complex_sig[2 * i + 1] = 0;
    }

    // 进行FFT
    arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len512, complex_sig, 0, 1);
    arm_cmplx_mag_f32(complex_sig, original_sig, N);

    // 进行频域积分
    float jw_list[N];
    float dt = 1.0 / 8192;
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        if (i < N / 2) {
            jw_list[i] = 2 * ARM_PI / N * (i - N / 2);
        } else {
            jw_list[i] = 2 * ARM_PI / N * (i - N / 2);
        }
    }
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        if (i == 0) {
            complex_sig[2 * i] = 0;
            complex_sig[2 * i + 1] = 0;
        } else {
            complex_sig[2 * i] /= jw_list[i];
            complex_sig[2 * i + 1] /= jw_list[i];
        }
    }

    // 进行实数FFT计算
    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;
}

需要注意的是，由于实数FFT计算得到的结果是对称的，因此在进行频域积分时，需要将虚部全部设置为0，并且jw_list需要进行特殊处理以保证积分结果的正确性。另外，为了方便计算，此处使用了arm_cmplx_mag_f32函数计算FFT的模值，而非手动计算模值。