stm32F103进行FFT算法教程

1、STM32F103 12-15 元左右本文将以一个实例来介绍如何使用 STM32提供的DSP库函数进行FFT1.FFT运算效率使用STM32官方提供的DSP库进行FFT,虽然在使用上有些不灵活（因为 它是基4的FFT,所以FFT的点数必须是4?）,但其执行效率确实非常高效， 看图1所示的FFT运算效率测试数据便可见一斑。该数据来自STM32 DSP库使 用文档。6.2.2 Fast Fourier tr-ansform (FFTfTabFe 14. Comp rex白thtFFT. coeffic cents inFTT(ASM funCL)24 MMz 0 wlt state449 MHi1

2、 wait72 MHe2 wait statescycle couiilUniecycle coiinltimecycle counttime独？ms4 475。，的 3 e5附0.076 ms攻 pOinitST 0390.878 ms24 gB40,S2 ms31如0 437 ms1424 gin 证100 1B0“4 350烟g. 38 msTabte 16t Comp lox radx 4( IfkNt FFTt coefflMtnu in RAMFFT (ASM fund.)24 MHz C wsh stare44 MHz1 watt statu72 MHz 2 wit states

3、cycle sunttimocycle con ntlime唱VUlP CDU Mltrme54pcili日USER可 上 EalmuF. i SYSTEM89 川打后若 1 gt*也 u5art.C ：j det ay. h口 gaEh q HARDWARE B k LibrarytWe_ftLh力11Kt 356Km 及 x图2项目框架2.3模拟采样数据根据采样定理，采样频率必须是被采牛信号最高频率的 2倍。这里，我要采 集的是音频信号，音频信号的频率范围是 20Hz到20KHz,所以我使用的采用频 率是44800Hz。那么在进行256点FFT时，将得到44800Hz / 256 = 17

4、5Hz的频 率分辨率。为了验证FFT运算结果的正确性，这里我模拟了一组采样数据，并将该采样数据存放到了 long类型的旧ufInArray数组中，且该数组中每个元素的高16位存储采样数据的实部，低16位存储采样数据的虚部（总是为0）。为什么要这样做呢？是因为后面要调用STM32的DSP库函数，需要传入的参数规定了必须是这样的数据格式。下面是具体的实现代码：电1产*2 函数名称：InitBufInArray（）3函数功能：模拟采样数据，采样数据中包含 3种频率正弦波（350Hz, 8400Hz, 18725Hz）4参数说明：5备 注：在lBufInArray 数组中，每个数据的高16位存储采样数

5、据的实部，6低16位存储采样数据的虚部（总是为0）7作 者:博客园依旧淡然（）8*/9 void InitBufInArray（）10 11121314151617181920 Tunsigned short i;float fx;for (i= 0; iNPT; i+)fx =1500 * sin(PI22700 * sin(PI24000 * sin(PI2lBufInArrayi = (signed350.0 / Fs) +8400.0 / Fs) +18725.0 / Fs); short )fx) 16;其中，NPT是采样点数256, PI2是2兀(即6.28318530717959

6、 , Fs是采 样频率448000可以看到采样数据中包含了 3种频率的正弦波，分别为350Hz, 8400Hz和 18725Hz。2.4调用DSP库函数进行FFT进彳T 256点的FFT,只需要调用STM32 DSP库函数中的cr4_fft_256_stm32() 函数即可。该函数的原型为：void cr4_fft_256_stm32(void *pssOUT, void *pssIN, uint16_t Nbin);其.，参数pssOUT表示FFT输出数组指针，参数pssIN表示要进行FFT 运算的输入数组指针，参数 Nbin表示了点数。至于该函数的具体实现，因为是 用汇编语言编写的，我也不

7、懂，这里就不妄谈了。下面是具体的调用实例：cr4_fft_256_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);其中，参数旧ufOutArray同样是一个10ng类型的数组，参数旧ufInArray就 是存放模拟采样数据的采样数组，NPT为采样点数256。调用该函数之后，在 旧ufOutArray数组中就存放了进行FFT运算之后的结 果数据。该数组中每个元素的数据格式为；高16位存储虚部，低16位存储实部。 2.5计算各次谐波幅值得到FFT运算之后的结果数据之后，就可以计算各次谐波的幅值了。下面是具体的实现代码：电1/*2345函数名称：GetPowerMag()

8、函数功能：计算各次谐波幅值参数说明：备 注：先将旧ufOutArray分解成实部(X)和虚部(Y),然后计算幅值(sqrt(X*X+Y*Y)6作 者:博客园依旧淡然()7*/10 signed short 1X,1Y;11 float X,Y,Mag;12 unsigned short i;13 for (i= 0; iNPT/ 2;i+)14 lX = (lBufOutArrayi 16;15 lY = (lBufOutArrayi 16);16 X = NPT * ( float)lX) /32768;17 Y = NPT * ( float)lY) /32768;18 Mag = sqrt(X * X + Y * Y) / NPT;19 if (i = 0)32768);65536);20 lBufMagArrayi = (unsignedlong )(Mag *21 else22 lBufMagArrayi = (unsignedlong )(Mag *23 24 电其中，数组旧ufMagArray存储了各次谐波的幅值。25 6实验结果通过出口，我们可以将 旧ufMagArray数组中各次谐波的幅值（即各个频率 分量的幅值）输出打印出来，具体实验数据如下所示：View Code在以上的实验数据中，我们分别打印出来了