基于PIC18F27Q84的FFT函数的示例代码

以下是一个基于PIC18F27Q84的FFT函数的示例代码，用于通过一路ADC输入实现FFT，并通过串口打印输出：

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#include <xc.h>

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <math.h>



// 配置串口

void UART_Init() {

    // 配置波特率为9600

    SPBRGH = 0;

    SPBRGL = 25;

    

    // 使能串口发送和接收

    TXSTAbits.TXEN = 1;

    RCSTAbits.CREN = 1;

    

    // 配置为8位数据，无校验位

    TXSTAbits.TX9 = 0;

    RCSTAbits.RX9 = 0;

    

    // 配置为异步模式

    TXSTAbits.SYNC = 0;

    

    // 配置为高波特率模式

    BAUDCONbits.BRG16 = 0;

    

    // 使能串口模块

    RCSTAbits.SPEN = 1;

}



// 配置ADC

void ADC_Init() {

    // 配置引脚为模拟输入

    ANSELAbits.ANSELA0 = 1;

    

    // 配置为右对齐，参考电压为VDD

    ADCON1bits.FMT = 0;

    ADCON1bits.VCFG = 0;

    

    // 使能ADC模块

    ADCON0bits.ADON = 1;

}



// 获取ADC采样值

unsigned int ADC_Sample() {

    ADCON0bits.GO = 1;    // 启动ADC转换

    

    while (ADCON0bits.GO);    // 等待转换完成

    

    return (ADRESH << 8) | ADRESL;    // 返回采样值

}



// 执行FFT计算

void FFT(unsigned int* data, unsigned int N) {

    // 执行FFT计算的代码

    

    // 这里只是一个示例，实际的FFT算法实现需要根据你的具体需求进行编写

}



int main() {

    // 初始化串口和ADC

    UART_Init();

    ADC_Init();

    

    // 定义用于存储ADC采样数据的数组

    unsigned int adcData[256];

    

    while (1) {

        // 采样ADC数据

        for (int i = 0; i < 256; i++) {

            adcData[i] = ADC_Sample();

        }

        

        // 执行FFT计算

        FFT(adcData, 256);

        

        // 打印FFT结果

        for (int i = 0; i < 256; i++) {

            printf("FFT[%d] = %u\r\n", i, adcData[i]);

        }

        

        __delay_ms(1000);    // 延时1秒

    }

    

    return 0;

}

实际的FFT算法实现需要根据你的具体需求进行编写，并可能需要使用相关的数学库函数。
同时，你还需要根据具体的FFT算法来进行计算。在示例代码中的FFT函数中，你需要添加实际的FFT算法代码。

FFT算法是一个复杂的数学算法，包含复数运算和离散傅里叶变换的计算步骤。由于FFT算法的实现超出了这个简单的回答范围，我无法在这里提供完整的FFT算法代码。

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#include <math.h>

#include <complex.h>



#define PI 3.14159265358979323846



void FFT(unsigned int* data, unsigned int N) {

    if (N <= 1)

        return;



    unsigned int half_N = N / 2;

    unsigned int k;

    unsigned int i;

    unsigned int j;



    // 分离偶数和奇数部分

    unsigned int even[half_N];

    unsigned int odd[half_N];

    for (i = 0, j = 0; i < N; i += 2, j++) {

        even[j] = data[i];

        odd[j] = data[i + 1];

    }



    // 递归计算偶数和奇数部分的FFT

    FFT(even, half_N);

    FFT(odd, half_N);



    // 合并FFT结果

    for (i = 0; i < half_N; i++) {

        unsigned int complex W = cexp(-2 * PI * i / N * I);



        unsigned int temp = odd[i] * W;



        data[i] = even[i] + temp;

        data[i + half_N] = even[i] - temp;

    }

}

这个简化版本的FFT函数使用了复数类型（unsigned int complex）来进行计算。请注意，这里使用的是C99标准中的复数类型，你可能需要在编译器中启用相关的选项来支持复数类型。如果你的编译器不支持C99的复数类型，你可以使用自定义的复数结构体来代替。

这个函数使用递归的方式进行FFT计算，并基于DIT蝶形算法来实现计算的过程。需要传递一个数据数组data和数据的长度N给函数，其中N应该是2的幂次方。函数将在原始数组中进行原地计算，结果将存储在data数组中。

请注意，这只是一个简化的FFT函数示例，可能需要根据你的具体需求进行调整和优化。另外，为了正确使用该函数，你可能需要包含相关的头文件和进行必要的配置和初始化，如使用复数类型和调整数据的格式。

求用C++实现的FFT算法              

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如何使用fft函数进行编程序和进行快速傅里叶逆变换

求用C语言实现FFT变换的程序              

FFT运算,在信号处理中是怎样运用的

FFT运算结果的第一个元素代表直流分量，后续元素代表各个频率分量对应的幅值和相位。

如何进行复数的 fft运算               

如何使用PIC18F27Q84中的fft函数来进行频谱分析

在代码中调用FFT（Fast Fourier Transform）库函数，对数组进行FFT运算。

在MPLAB X IDE中，可以使用DSP库提供的fft.h头文件和相应的函数实现FFT。

函数fft的输入量与输出量各是什么

在调用FFT函数前需要对数据进行归一化处理，以避免结果失真。

FFT的公式是什么和算法是怎样实现