FFT.ComplexToMagnitude

FFT.ComplexToMagnitude 是一种将复数转换为幅度的方法，常用于信号处理和频谱分析中。在频域分析中，复数表示信号的幅度和相位，而幅度表示信号的强度。因此，通过将复数转换为幅度，可以更好地理解信号的特征。

在具体实现中，FFT.ComplexToMagnitude 可以将一个由 N 个复数组成的数组转换为一个由 N 个实数组成的数组，其中每个实数表示对应复数的幅度。这个方法通常是在进行傅里叶变换后使用的，因为傅里叶变换的结果是一个由复数组成的数组。

需要注意的是，由于幅度是非负的，因此在进行转换时，通常会使用平方根函数来计算幅度的值。具体实现可以参考以下代码片段：

Complex[] complexData = ...; // 复数数组
double[] magnitudeData = new double[complexData.Length]; // 幅度数组

for (int i = 0; i < complexData.Length; i++)
{
    magnitudeData[i] = Math.Sqrt(complexData[i].Real * complexData[i].Real + complexData[i].Imaginary * complexData[i].Imaginary);
}

// magnitudeData 数组现在包含了 complexData 数组中每个复数的幅度值

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。

Arduino通过内置ADC对采取的电压进行FFT变换，求出基波去掉，得出交流电压值的程序

以下是一个示例程序，用于在Arduino上使用内置ADC进行FFT变换，去除基波，并计算交流电压值：

#include <FFT.h>  // 引入FFT库

// 定义采样参数
const int samplingFrequency = 1000;  // 采样频率，单位为赫兹
const int samplingPeriod = 1000 / samplingFrequency;  // 采样周期，单位为毫秒
const int numSamples = 1024;  // 采样点数，必须为2的幂次方

// 定义ADC引脚
const int analogPin = A0;

// 采样数组
int samples[numSamples];

void setup() {
  // 初始化串口
  Serial.begin(9600);

  // 初始化ADC引脚
  pinMode(analogPin, INPUT);

  // 设置ADC参考电压为默认值（5V）
  analogReference(DEFAULT);
}

void loop() {
  // 进行采样
  for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    samples[i] = analogRead(analogPin);
    delay(samplingPeriod);
  }

  // 执行FFT变换
  FFT.Windowing(samples, numSamples, FFT_WIN_TYP_HAMMING);  // 应用窗函数
  FFT.Compute(samples, numSamples);  // 执行FFT变换
  FFT.ComplexToMagnitude(samples, numSamples);  // 计算幅值谱

  // 寻找基波频率成分的索引
  int index = FFT.MajorPeak(samples, numSamples);

  // 将基波频率成分幅值置为零
  samples[index] = 0;

  // 计算交流电压值
  float rms = FFT.Mean(samples, numSamples);  // 计算均方根值
  float voltage = rms * (5.0 / 1023.0);  // 将ADC值转换为电压值（假设使用5V参考电压）

  // 输出交流电压值
  Serial.print("AC Voltage: ");
  Serial.print(voltage);
  Serial.println(" V");
}

在示例程序中，我们使用了Arduino的FFT库，需要先下载并安装该库。然后，程序通过ADC对电压进行采样，将采样数据进行FFT变换，并找到基波频率成分的索引。接下来，将基波频率成分的幅值置为零，计算余下频谱成分的均方根值，并将其转换为交流电压值进行输出。

请注意，示例程序中假设使用的是5V参考电压，你可以根据实际情况进行适当修改。另外，你可能需要根据你的电路设计和需求进行一些调整和优化。