STM32中FFT中如何求出基波

在STM32中使用FFT计算基波的方法如下：

1. 获取FFT的结果数据，通常是一组复数数据。

2. 将复数数据转换为幅值和相位角，可以使用以下公式：

幅值 = sqrt(实部^2 + 虚部^2)

相位角 = atan(虚部/实部)

3. 找到幅值最大的频率，即为基波的频率。

可以通过比较所有频率的幅值，找到最大值，并记录其对应的频率。

4. 计算基波的幅值和相位角。

可以使用上述公式计算基波对应的幅值和相位角。

需要注意的是，FFT的结果受到采样率和采样点数的影响，因此需要根据具体的应用场景进行参数的选择。

相关问题

STM32中FFT函数

引用\[1\]和\[2\]提供了关于在STM32中使用FFT函数的一些信息。根据这些引用内容，可以得出以下结论：

在STM32中，可以使用arm_cfft_f32函数对输入数据进行FFT处理。该函数的第一个参数是封装好的浮点FFT实例化，可以根据需要选择不同的FFT点数。例如，可以使用arm_cfft_sR_f32_len1024来进行1024点FFT处理。第二个参数是复数地址，存储顺序是实部，虚部，实部，虚部，依次类推。第三个参数用于设置正变换和逆变换，ifftFlag=0表示正变换，ifftFlag=1表示逆变换。第四个参数用于设置输出位反转，bitReverseFlag=1表示使能，bitReverseFlag=0表示禁止。\[2\]

在使用FFT函数之前，需要进行模拟测试来验证能否使用和了解FFT函数的相关操作。可以通过生成正弦函数产生测试数据点，并将其存储在FFT输入数组中。然后，可以调用arm_cfft_f32函数对数据点进行FFT处理，并使用arm_cmplx_mag_f32函数计算幅值。最后，可以通过串口输出fft_outputbuf数组中的数据来验证结果。\[3\]

综上所述，可以在STM32中使用FFT函数对输入数据进行FFT处理，并通过模拟测试来验证结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [STM32 DSP库中的FFT函数简介](https://blog.csdn.net/qq_41529538/article/details/88905039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [STM32中arm_math.h库中fft的相关使用](https://blog.csdn.net/ZXCVBNNHU/article/details/121333346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

STM32中FFT运算

在STM32中进行FFT运算，可以使用库函数实现。STMicroelectronics官方提供了一些用于数字信号处理的库函数，其中就包括了FFT运算的库函数。在使用这些库函数之前，需要先在工程中包含相应的库文件，例如CMSIS DSP库文件。然后，可以使用库函数arm_rfft_fast_f32()对实数信号进行FFT运算，或者使用arm_cfft_f32()对复数信号进行FFT运算。

下面是一个使用arm_rfft_fast_f32()函数计算FFT的示例代码：

#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024

float32_t input[FFT_SIZE];
float32_t output[FFT_SIZE/2 + 1];

int main(void)
{
    // 初始化输入信号
    for (int i = 0; i < FFT_SIZE; i++) {
        input[i] = // your input data;
    }

    // 创建FFT句柄
    arm_rfft_fast_instance_f32 S;
    arm_rfft_fast_init_f32(&S, FFT_SIZE);

    // 进行FFT运算
    arm_rfft_fast_f32(&S, input, output, 0);

    // 输出FFT结果
    for (int i = 0; i < FFT_SIZE/2 + 1; i++) {
        // your output operation;
    }

    while(1);
}

其中，arm_rfft_fast_init_f32()函数用于创建FFT句柄，arm_rfft_fast_f32()函数用于进行FFT运算，0表示对实数信号进行FFT运算，最后的for循环用于输出FFT结果。需要注意的是，输入信号的长度必须是2的幂次方，这里的FFT_SIZE取1024作为示例。