在stm32中自己实现fft

在STM32中实现FFT需要以下步骤：

1. 确定FFT算法的实现方式和参数：可以选择使用库函数，也可以手动实现FFT算法。同时需要确定FFT的长度、采样率和采样点数等参数。

2. 获取输入信号：从采样器中获取输入信号，可以使用ADC模块实现。

3. 对输入信号进行预处理：将输入信号进行窗函数处理，以减小频域泄漏。

4. 进行FFT计算：使用FFT算法对输入信号进行计算，并得到频域信息。

5. 处理FFT结果：对得到的频域信息进行后续处理，如幅度谱计算、频率计算等。

6. 输出结果：将处理后的结果输出到外部设备或显示器上。

需要注意的是，在实现FFT算法时，需要考虑到STM32的计算能力和存储空间限制，以及实时性要求等因素。因此，需要进行适当的优化和调试。

相关问题

FFT在STM32中实现

FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的信号处理方法，可以将时域信号转换为频域信号。在STM32中实现FFT需要以下步骤：

1. 配置STM32的DMA（直接存储器访问）控制器，以便将采样数据从ADC（模数转换器）读入内存。

2. 编写FFT算法的代码，或者使用已经实现好的FFT库。

3. 定义用于存储FFT结果的数组，并将其与DMA通道相关联，以便在DMA传输完成后自动执行FFT计算。

4. 在主循环中轮询DMA传输标志位，以便在DMA传输完成后触发FFT计算。

5. 在FFT计算完成后，将结果以适当的方式输出或使用。

以下是一个基本的实现示例，假设使用STM32F4 Discovery板和基于CMSIS库的FFT库：

#include "stm32f4xx.h"
#include "arm_math.h" // 包含CMSIS库中的FFT函数

#define FFT_SIZE 1024 // FFT的大小

uint16_t ADC_Buffer[FFT_SIZE]; // 用于存储ADC采样数据的数组
float32_t FFT_Buffer[FFT_SIZE]; // 用于存储FFT结果的数组

int main(void)
{
    // 配置ADC和DMA
    
    // 配置GPIO等等
    
    // 初始化FFT库
    arm_rfft_fast_init_f32(&S, FFT_SIZE);
    
    while (1)
    {
        // 等待DMA传输完成
        while (DMA_GetFlagStatus(DMA2_Stream0, DMA_FLAG_TCIF0) == RESET);
        
        // 执行FFT计算
        arm_rfft_fast_f32(&S, (float32_t *)ADC_Buffer, FFT_Buffer, 0);
        
        // 处理FFT结果
        // ...
        
        // 重置DMA传输标志位
        DMA_ClearFlag(DMA2_Stream0, DMA_FLAG_TCIF0);
    }
}

此示例中，使用了CMSIS库中的arm_math.h头文件中的函数来执行FFT计算。在初始化FFT库后，可以使用arm_rfft_fast_f32函数将存储在ADC_Buffer数组中的采样数据转换为频域数据，并将结果存储在FFT_Buffer数组中。在处理FFT结果之后，应当重置DMA传输标志位，以便在下一个周期开始时重新等待DMA传输完成。

stm32f407实现fft

在STM32F407上实现FFT，可以使用DSP库提供的函数来进行计算。首先，需要配置MDK以启用浮点运算功能。可以通过在MDK中的target->Roating Point Hardware->Use Single Precison中打开来实现。[1]

接下来，可以使用DSP库中的函数来进行FFT计算。下面是一个示例函数，用于计算FFT：

// FFT计算函数
// *DATA: 导入待FFT计算的原始数组指针
// num：采样点数
// N：需要保存的第几个数据点
float FFT_Calculation(float *DATA, int num, int N) {
    float array_FFT_output[num]; //储存FFT变换后的数据
    float array_arm_cmplx_mag[num]; //储存FFT变换后的数据的幅值信息
    
    arm_rfft_fast_instance_f32 S;
    arm_rfft_fast_init_f32(&S, num); //初始化结构体S中的参数
    arm_rfft_fast_f32(&S, DATA, array_FFT_output, 0); //fft正变换
    arm_cmplx_mag_f32(array_FFT_output, array_arm_cmplx_mag, num); //计算幅值
    
    return array_arm_cmplx_mag[N];
}

在使用该函数之前，需要明确采样频率（Fs）和进行一次FFT运算的点数（N）。基于4的FFT运算，点数只能是4的指数倍，例如256、1024等。[2][3]

以上是在STM32F407上实现FFT的基本步骤和示例代码。根据具体的应用需求，可以进行相应的参数配置和数据处理。