通过在STM32上实现FFT算法,可以精准地测量正弦波信号的幅值、频率和相位差。这为信号处理、频谱分析等领域提供了强大的工具。通过使用STM32的ADC模块采集模拟信号,并通过DMA将数据传输到内存,然后使用DSP库中的FFT函数进行计算,最后计算幅值、频率和相位差,可以实现对信号的深入分析。 希望这些内容能够为大家提供有价值的...
25.5 按时间抽选的基2-FFT算法 25.5.1 算法原理 设输入序列长度为N = 2M(M为正整数),将该序列按时间顺序的奇偶分解为越来越短的子序列,称为基2按时间抽取的FFT算法。也称为Coolkey-Tukey算法。 其中基2表示:N = 2M,M为整数。若不满足这个条件,可以人为地加上若干零值(加零补长)使其达到N = 2,M。
2. FFT变换 采集到的时域数据通过FFT算法进行处理，转换为频域信息。ARM-DSP库中有现成的FFT函数，可以...
Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。 如果X 是向量,则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。 如果X 是矩阵,则 fft(X) 将 X 的各列视为向量,并返回每列的傅里叶变换。 如果X 是一个多维数组,则 fft(X) 将尺寸大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量,...
值得注意的是，DSP库中并未直接提供IFFT的算法，因此我们选择了常用的累加法来计算IFFT的结果。以下是实现这一过程的代码片段：for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { FFT_OutputBuf[i] = 0f; for (int k = 0; k < FFT_LENGTH; k++) { float32_t phase = -0f * 1415926 * ...
第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理(FFT) 在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中,直到一种快速的离...
添加DSP库 可以从MDK中添加，可以手动添加，这里演示从STM32CubeMX添加
FFT是一种DFT的高效算法,称为快速傅立叶变换(fast Fourier transform),它根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。 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^n),但其执行效率确实非常高效,看图1所...
1.4万 6 18:09 App 【电赛】【STM32】使用STM32自带的DSP库调用FFT,秒会 5873 1 12:05 App STM32 F407 DSP库FFT运算 (评论区自取代码) 2562 0 00:39 App 基于FFT的STM32数字相位计 测量相位差 8467 0 02:05 App stm32-FFT频谱(开源) 16.8万 399 11:45 App 【开源】极易部署!好像真的是全站...
第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理(FFT) 在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中,直到一种快速的离...