基于stm32f103c8t6的fft频率测量仪
时间: 2023-09-30 10:08:21 浏览: 243
实现方法:
1. 采集原始信号:使用stm32f103c8t6内置的ADC模块,采集待测信号的模拟电压,并将其转换为数字信号。
2. 对采集到的信号进行FFT变换:使用FFT算法对采集到的信号进行频域分析,得到信号的频谱信息。
3. 提取频率信息:根据FFT变换结果,提取信号的频率信息。
4. 显示频率信息:将提取到的频率信息通过串口或者LCD等方式显示出来,用于频率测量。
需要注意的几点:
1. FFT变换的精度和速度:在实际应用中,需要根据实际需求选择合适的FFT变换精度和速度。通常情况下,FFT变换的精度越高,所需的计算时间就越长;反之,FFT变换的精度越低,所需的计算时间就越短。因此,在选择FFT算法时,需要根据实际应用需求进行权衡。
2. 信号采样频率的选择:在进行FFT变换时,需要对信号进行离散化处理,因此需要选择适当的信号采样频率。一般来说,采样频率应该是信号最高频率的两倍以上,否则会出现混叠现象,导致频率分析结果不准确。
3. FFT变换的计算复杂度:FFT变换的计算复杂度为O(NlogN),其中N为信号的长度。因此,在实际应用中,需要根据信号长度和所需的计算速度进行合理的选择。一般来说,当信号长度较大时,可以采用快速FFT算法;而当信号长度较小时,可以采用暴力FFT算法。
总之,基于stm32f103c8t6的FFT频率测量仪可以通过合理的算法和参数选择,实现精准、高效的频率测量功能。
相关问题
stm32f103c8t6 fft
STM32F103C8T6是一款ARM Cortex-M3内核的微控制器,它内置了一些有用的模块,如ADC(模数转换器),DAC(数字模拟转换器)和TIM(定时器)等。要进行FFT(快速傅里叶变换)操作,您需要使用一些额外的库和算法。
有一些现成的FFT库可以在STM32F103C8T6上使用,例如CMSIS DSP库和ARM FFT库。这些库使用C语言编写,并且可以使用STM32的内置硬件加速器加快FFT运算速度。您还可以使用一些第三方库,如KissFFT和FFTW库。
如果您想自己实现FFT算法,可以参考Cooley-Tukey快速傅里叶变换算法。该算法可以将FFT运算的时间复杂度从O(n^2)降低到O(n log n),因此可以更快地执行FFT运算。在STM32F103C8T6上实现FFT算法可能需要一些优化,例如使用移位操作来替代除法运算,以提高性能。
stm32f103c8t6 fft变换求频率代码
STM32F103C8T6是一款常用的单片机芯片,它支持多种外设和功能。如果您需要在这款芯片上实现FFT变换求频率,可以参考以下步骤:
1. 选择一个合适的FFT库,例如CMSIS-DSP库,该库提供了多种数字信号处理算法的实现,包括FFT变换。
2. 将CMSIS-DSP库添加到您的工程中,并在代码中引用相应的头文件和函数。
3. 配置ADC模块,使其能够将模拟信号转换为数字信号。可以使用DMA传输模式,以提高数据传输效率。
4. 采集一段时间内的模拟信号,并存储到缓冲区中。
5. 调用FFT函数对缓冲区中的数据进行FFT变换,得到频域信息。
6. 根据频域信息计算出所需的频率值。
以下是一个示例代码,仅供参考:
```
#include "stm32f10x.h"
#include "arm_math.h"
#define SAMPLES 512
#define SAMPLING_FREQ 8000
#define FFT_SIZE 512
uint16_t adc_value[SAMPLES];
float32_t input[SAMPLES];
float32_t output[FFT_SIZE];
void ADC1_Init(void)
{
ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;
GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);
GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0;
GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;
GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);
ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;
ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE;
ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;
ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;
ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;
ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1;
ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);
ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_28Cycles5);
ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);
}
void DMA1_Init(void)
{
DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;
RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_DMA1, ENABLE);
DMA_DeInit(DMA1_Channel1);
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (uint32_t)&ADC1->DR;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (uint32_t)adc_value;
DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC;
DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = SAMPLES;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord;
DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;
DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;
DMA_InitStructure.DMA_M2M = DMA_M2M_Disable;
DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);
DMA_Cmd(DMA1_Channel1, ENABLE);
}
void FFT_Init(void)
{
arm_cfft_radix4_init_f32(&fft_handler, FFT_SIZE, 0, 1);
}
int main(void)
{
ADC1_Init();
DMA1_Init();
FFT_Init();
while(1)
{
// wait for ADC buffer to fill up
while(DMA_GetFlagStatus(DMA1_FLAG_TC1) == RESET);
// copy data from ADC buffer to input buffer
for(int i=0; i<SAMPLES; i++)
{
input[i] = (float32_t)adc_value[i];
}
// perform FFT
arm_cfft_radix4_f32(&fft_handler, input);
// calculate frequency spectrum
arm_cmplx_mag_f32(input, output, FFT_SIZE);
// find peak frequency
float32_t max_val = 0.0f;
uint16_t max_index = 0;
for(int i=0; i<FFT_SIZE/2; i++)
{
if(output[i] > max_val)
{
max_val = output[i];
max_index = i;
}
}
float32_t freq = (float32_t)max_index * SAMPLING_FREQ / FFT_SIZE;
// reset ADC buffer flag
DMA_ClearFlag(DMA1_FLAG_TC1);
}
}
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