stm32 fft adc

在STM32中，可以使用FFT来对ADC采样数据进行频谱分析。首先需要初始化FFT实例，并设置旋转因子的查找表。然后，使用arm_rfft_fast_f32函数对采样数据进行FFT计算。输入序列是连续的实数，而输出序列是一个复数序列，长度是输入序列的一半。因为复数存放是实部虚部间隔着存放，所以输入和输出的实际物理空间占用是一样长的。比如，对于1024点的浮点数的RFFT，输入和输出都需要一片长度为1024的地址空间，但是输出存放的是512个复数。其中，输出序列的第一个复数位置存放的是实数X\[0\]，而第一个复数位置的下一个位置存放的是实数X\[N/2\]，这两个实数是一起存在的。示例代码如下：

arm_rfft_fast_instance_f32 xInstFFT;
arm_rfft_fast_init_f32(&xInstFFT, 1024);
arm_rfft_fast_f32(&xInstFFT, pSrc, pDst, 0);

关于ADC的分辨率和采样时间，分辨率决定了ADC的精度，而采样时间是指采样一个ADC值所需的时间。在STM32中，分辨率可以通过设置ADC的配置寄存器来选择，而采样时间可以在ADC的Rank->Sampling Time里进行配置。例如，对于STM32F407来说，转换时间一般是12个ADC周期，而采样时间可以选择3个ADC周期。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于STM32的ADC采样序列频谱分析](https://blog.csdn.net/qq_35787848/article/details/125608882)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [STM32 CubeMX配置ADC+DMA进行FFT（1）](https://blog.csdn.net/ANNOLRA/article/details/119206287)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]