arduinofft库的用法

时间: 2023-06-02 14:07:12 浏览: 657
Arduinofft库主要用于基于Arduino的FFT(快速傅里叶变换)。通过使用这个库,您可以分析传感器数据或音频信号,并将其转换为频率域上的信号。使用步骤包括导入库、定义FFT对象、处理输入信号并运行FFT转换等。更具体的使用方法,可以参考Arduinofft库的文档和示例程序。
相关问题

arduinoFFT FFT

回答: arduinoFFT是一个用于在Arduino平台上进行FFT(快速傅里叶变换)的库。FFT变换本质上是DFT(离散傅里叶变换)的优化版本,它减少了计算量并且可以方便地用程序实现。在Arduino平台上实现FFT变换需要一些预备知识,包括傅里叶变换的概念、复数的概念和欧拉公式。[1] ArduinoFFT库是一个核心代码,它可以将输入的模拟信号转换为频谱。这个库易于使用,并且输出非常准确。在使用时,可以配置原型以生成不同数量的样本,并使用这些样本进行FFT计算。ArduinoFFT库支持对16到128个样本进行FFT计算,但是对于128个样本的计算速度较慢,因此在实际应用中,最好将样本数量控制在64个以内。[2] 在Arduino代码中,可以使用Lcd.setCursor(0,0)来设置LCD显示器的光标位置,从而实现输出部分的功能。[3]

arduinofft.h

arduinofft.h 是一个 Arduino 库的头文件。该库提供了一些函数和方法来实现 Arduino 上的快速傅里叶变换(FFT)。快速傅里叶变换是一种用于将信号从时域转换到频域的算法,它可以分析信号的频率成分。通过使用 arduinofft.h 库,你可以在 Arduino 上实现 FFT 算法,从而对信号进行频域分析。这个库可以帮助你在 Arduino 项目中进行音频处理、频谱分析等任务。你可以通过引入这个头文件并调用其中的函数来使用该库。

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C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void setup()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: error: 'FFT_BLACKMAN_HARRIS' was not declared in this scope fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: note: suggested alternative: 'FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:37:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'reorder' fft.reorder(1); ^~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void calculateFFT()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:69:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'run' fft.run(waveData, fftData, FFT_FORWARD); ^~~ exit status 1 Compilation error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction'

通过Ardino IDE实现这个基于数字信号处理的音乐节奏灯控制系统,你可以按照以下步骤进行设计和制作: 硬件准备: ESP32开发板 麦克风模块 WS2812B灯带(或者其他支持控制的LED灯) 杜邦线和面包板等连接器 音频采集: 将麦克风模块连接到ESP32开发板。 使用ESP32的ADC(模数转换器)接口读取麦克风模块的模拟音频信号。 将模拟信号转换为数字信号,以便后续处理。 音频处理: 使用ESP32的FFT库对音频数据进行快速傅里叶变换,以获取频谱信息。 分析频谱数据,计算节奏强度。可以根据频谱的某些特征(例如能量或者频谱的峰值)来确定节奏强度。 控制灯光变化: 将得到的节奏强度数据传送给灯光控制系统。 使用WS2812B库或其他适用的库来控制LED灯带的颜色和亮度。 根据节奏强度的变化,调整LED灯带的颜色、亮度和灯光效果。 灯光模式设置: 设计多种灯光显示模式,例如渐变、跳动、闪烁等。 实现切换不同模式的功能,可以通过按钮、手机应用或者其他方式进行控制。 显示节奏强度: 将实时计算的音乐节奏强度显示出来,可以使用LCD屏幕、数码管或者其他可视化设备。 通过显示节奏强度,让用户直观地了解音乐的情感和节奏。 这些是设计和制作基于数字信号处理的音乐节奏灯控制系统的基本要求。你可以根据自己的需求和创意进行进一步的扩展和改进。祝你项目顺利!

#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

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