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[STM32F4] 【f446re开发板试用】F446傅里叶运算

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楼主: sky.sun.zz
| 2015-12-11 21:24 | 显示全部楼层
sky.sun.zz 发表于 2015-12-11 07:43
我想当然可以,你把ADC转换过程替换成从FPGA接收数据,至于如何接收,与你的FPGA和STM32要进行的数据接口 ...

多谢楼主解答
| 2015-12-29 22:12 | 显示全部楼层
楼主,ADC转换的结果,如果算信号的频率与幅值
 楼主 | 2015-12-30 10:29 | 显示全部楼层
276200993 发表于 2015-12-29 22:12
楼主,ADC转换的结果,如果算信号的频率与幅值

ADC转换结果如何换算成频率呢?检测频率我想应该是采用定时器捕捉信号沿才是。而幅值只要将ADC转换结果按照你的需要进行必要运算即可。
| 2015-12-30 11:09 | 显示全部楼层
多谢楼主分享
| 2015-12-30 16:46 | 显示全部楼层
本帖最后由 276200993 于 2015-12-30 16:48 编辑
sky.sun.zz 发表于 2015-12-30 10:29
ADC转换结果如何换算成频率呢?检测频率我想应该是采用定时器捕捉信号沿才是。而幅值只要将ADC转换结果按 ...

static void FFT_read1(void)
{
        uint16_t i;

        arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft;
        
        arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft,FFT_LENGTH,0,1);
        
        for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)                                                        
        {
                inputbuf1[2*i]=100+10*arm_sin_f32(2*PI*i/FFT_LENGTH)+30*arm_sin_f32(2*PI*i*4/FFT_LENGTH)+50*arm_cos_f32(2*PI*i*8/FFT_LENGTH);            
                inputbuf1[2*i+1]=0;
               
                //                inputbuf1[i*2+1] = 0;
                //                inputbuf1[i*2] = (float32_t)(input_date*3.0f/0XFFF);         
        }
        arm_cfft_radix4_f32(&scfft,inputbuf1);   
        
        arm_cmplx_mag_f32(inputbuf1,outputbuf1,FFT_LENGTH);
}
模拟输入的信号直流分量为100,外加2个幅值分别为10和30的正弦信号和一个幅值为50的余弦信号。(测试的结果)

序号     幅值                    电压值
0= 102400.000000   = 0.007251
1= 5119.950684   = 0.006445
2= 0.000610   = 3.298389
3= 0.000901   = 3.295166
4= 15359.999023   = 0.003223
5= 0.001807   = 0.004028
6= 0.002168   = 3.297583
7= 0.004075   = 3.296777
8= 25600.000000   = 0.000000
9= 0.003589   = 0.002417
10= 0.002823   = 0.000806

使用PA5 定时器T2产生 10K 50%方波 ;然后接到ADC测试管脚 PC3 (测试的结果为啥没有电压时幅值那么大)这个测试结果对吗!!!!

序号     幅值                    电压值
0= 1703.713623   = 0.000000
1= 120.941406   = 0.006445
2= 18.936152   = 3.299194
3= 33.701778   = 3.299194
4= 13.123411   = 0.000000
5= 20.695953   = 0.000000
6= 16.534988   = 3.297583
7= 8.468755   = 3.298389
8= 12.014597   = 0.004028
9= 6.137774   = 0.000000
10= 12.374424   = 0.000000

请问一下,为什么会这样,,还有 贴主你QQ多少,可以的话加你一下

| 2015-12-30 17:14 | 显示全部楼层
429的FFT我用过,确实给力,我那个是512点,做音频频谱,用了uC/OS-II,FFT的运算对CPU的占用特别小。
| 2015-12-30 17:42 | 显示全部楼层
过招铁是傻 发表于 2015-12-30 17:14
429的FFT我用过,确实给力,我那个是512点,做音频频谱,用了uC/OS-II,FFT的运算对CPU的占用特别小。 ...

能不能说一下,采样到的ADC数据怎么处理了,FFT
| 2015-12-30 17:44 | 显示全部楼层
276200993 发表于 2015-12-30 17:42
能不能说一下,采样到的ADC数据怎么处理了,FFT

丢到一个数组里,然后把这个数组作为FFT的实部丢给FFT程序。
| 2015-12-30 17:52 | 显示全部楼层
过招铁是傻 发表于 2015-12-30 17:44
丢到一个数组里,然后把这个数组作为FFT的实部丢给FFT程序。

有没有QQ,加你一下,问些问题

下面是我现在的主要遇到的问题!!!!

static void FFT_read1(void)
{
        uint16_t i;

        arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft;
        
        arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft,FFT_LENGTH,0,1);
        
        for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)                                                        
        {
                inputbuf1[2*i]=100+10*arm_sin_f32(2*PI*i/FFT_LENGTH)+30*arm_sin_f32(2*PI*i*4/FFT_LENGTH)+50*arm_cos_f32(2*PI*i*8/FFT_LENGTH);            
                inputbuf1[2*i+1]=0;
               
                //                inputbuf1[i*2+1] = 0;
                //                inputbuf1[i*2] = (float32_t)(input_date*3.0f/0XFFF);         
        }
        arm_cfft_radix4_f32(&scfft,inputbuf1);   
        
        arm_cmplx_mag_f32(inputbuf1,outputbuf1,FFT_LENGTH);
}
模拟输入的信号直流分量为100,外加2个幅值分别为10和30的正弦信号和一个幅值为50的余弦信号。(测试的结果)

序号     幅值                    电压值
0= 102400.000000   = 0.007251
1= 5119.950684   = 0.006445
2= 0.000610   = 3.298389
3= 0.000901   = 3.295166
4= 15359.999023   = 0.003223
5= 0.001807   = 0.004028
6= 0.002168   = 3.297583
7= 0.004075   = 3.296777
8= 25600.000000   = 0.000000
9= 0.003589   = 0.002417
10= 0.002823   = 0.000806

使用PA5 定时器T2产生 10K 50%方波 ;然后接到ADC测试管脚 PC3 (测试的结果为啥没有电压时幅值那么大)这个测试结果对吗!!!!

序号     幅值                    电压值
0= 1703.713623   = 0.000000
1= 120.941406   = 0.006445
2= 18.936152   = 3.299194
3= 33.701778   = 3.299194
4= 13.123411   = 0.000000
5= 20.695953   = 0.000000
6= 16.534988   = 3.297583
7= 8.468755   = 3.298389
8= 12.014597   = 0.004028
9= 6.137774   = 0.000000
10= 12.374424   = 0.000000

请问一下,为什么会这样,,还有 贴主你QQ多少,可以的话加你一下

| 2015-12-30 18:49 | 显示全部楼层
276200993 发表于 2015-12-30 17:52
有没有QQ,加你一下,问些问题

下面是我现在的主要遇到的问题!!!!

“外加2个幅值分别为10和30的正弦信号和一个幅值为50的余弦信号”,频率为多少?5119.950684 这是值为10,15359.999023,30, 25600.000000,50对吧,你的表没看懂,qq 2269610337
 楼主 | 2015-12-30 21:04 | 显示全部楼层
本帖最后由 sky.sun.zz 于 2015-12-31 07:26 编辑
276200993 发表于 2015-12-30 17:42
能不能说一下,采样到的ADC数据怎么处理了,FFT

float inputbuf[FFT_LENGTH*2];           
float outputbuf[FFT_LENGTH];
这2个数组是inputbufd的奇数组保存了ADC转换结果,偶数组清零,arm_cfft_radix4_f32()函数转换奇数组数据存放在奇数+偶数数组中,arm_cmplx_mag_f32()函数将FFT结果转换到float outputbuf数组,这些转换都有ST替你做好,我们不用关心过程。
上述的奇数与偶数数组的顺序要对调一下

至于准确性,你应该确保ADC采样频率能够满足一个波形周期有足够的采样次数。10KHZ方波要达到1024个采样个数,你的ADC就要计算一下最低采样频率了。网上搜索的文章转帖:
Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义(转载)来源: [url=]刘博的日志[/url]
    FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。
    虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
    现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号。采样定理告诉我们,采样频率要大于信号频率的两倍,这些我就不在此�嗦了。
    采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方。
    假设采样频率为Fs,信号频率F,采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值,就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢?假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢,就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量(即0Hz),而最后一个点N的再下一个点(实际上这个点是不存在的,这里是假设的第N+1个点,也可以看做是将第一个点分做两半分,另一半移到最后)则表示采样频率Fs,这中间被N-1个点平均分成N等份,每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为:Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出,Fn所能分辨到频率为为Fs/N,如果采样频率Fs为1024Hz,采样点数为1024点,则可以分辨到1Hz。1024Hz的采样率采样1024点,刚好是1秒,也就是说,采样1秒时间的信号并做FFT,则结果可以分析到1Hz,如果采样2秒时间的信号并做FFT,则结果可以分析到0.5Hz。如果要提高频率分辨力,则必须增加采样点数,也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。
    假设FFT之后某点n用复数a+bi表示,那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b,相位就是Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果,就可以计算出n点(n≠1,且n<=N/2)对应的信号的表达式为:An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn),即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。对于n=1点的信号,是直流分量,幅度即为A1/N。由于FFT结果的对称性,通常我们只使用前半部分的结果,即小于采样频率一半的结果。
    下面以一个实际的信号来做说明。假设我们有一个信号,它含有2V的直流分量,频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号,以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。用数学表达式就是如下:S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)。式中cos参数为弧度,所以-30度和90度要分别换算成弧度。我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样,总共采样256点。按照我们上面的分析,Fn=(n-1)*Fs/N,我们可以知道,每两个点之间的间距就是1Hz,第n个点的频率就是n-1。我们的信号有3个频率:0Hz、50Hz、75Hz,应该分别在第1个点、第50个点、第76个点上出现峰值,其它各点应该接近0。实际情况如何呢?我们来看看FFT的结果的模值如图所示。
从图中我们可以看到,在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。我们分别将这三个点附近的数据拿上来细看:
   
1点: 512+0i
    2
点: -2.6195E-14- 1.4162E-13i
    3
点: -2.8586E-14- 1.1898E-13i
    50
点:-6.2076E-13- 2.1713E-12i
    51
点:332.55 -192i
    52
点:-1.6707E-12- 1.5241E-12i
    75
点:-2.2199E-13-1.0076E-12i
    76
点:3.4315E-12 +192i
    77
点:-3.0263E-14+7.5609E-13i
    很明显,1点、51点、76点的值都比较大,它附近的点值都很小,可以认为是0,即在那些频率点上的信号幅度为0。接着,我们来计算各点的幅度值。分别计算这三个点的模值,结果如下:
   
1点: 512
    51
点:384
    76
点:192
   
按照公式,可以计算出直流分量为:512/N=512/256=250Hz信号的幅度为:384/(N/2)=384/(256/2)=375Hz信号的幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可见,从频谱分析出来的幅度是正确的。



| 2015-12-30 21:36 | 显示全部楼层
DSPLib 是编译器自带的吗,还是需要自己导入?
 楼主 | 2015-12-30 22:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 sky.sun.zz 于 2015-12-31 07:27 编辑
dongnanxibei 发表于 2015-12-30 21:36
DSPLib 是编译器自带的吗,还是需要自己导入?

要在工程里加入。请参阅1楼
| 2018-10-11 19:46 | 显示全部楼层
学习了,高手!
| 2018-10-11 21:57 | 显示全部楼层
这个FFT是怎么实现的,要看哪本书啊?
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