使用STM32提供的DSP库进行FFT

只看该作者 · 2016-4-28 22:25

因为需要在STM32F103系列处理器上，对采集的音频信号进行FFT，所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT。在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较，最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法。

　　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FFT。

只看该作者 · 2016-4-28 22:26

1.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。

图1 FFT运算效率测试数据

　　由图1可见，在STM32F10x系列处理器上，如果使用72M的系统主频，进行64点的FFT运算，仅仅需要0.078ms而已。如果是进行1024点的FFT运算，也才需要2.138ms。

只看该作者 · 2016-4-28 22:27

2.如何使用STM32提供的DSP库函数

2.1下载STM32的DSP库

　　大家可以从网上搜索下载得到STM32的DSP库，这里提供一个下载的地址：

https://my.st.com/public/STe2ecommunities/mcu/Lists/cortex_mx_stm32/DispForm.aspx?ID=30831&RootFolder=%2fpublic%2fSTe2ecommunities%2fmcu%2fLists%2fcortex%5fmx%5fstm32%2fSTM32F10x%20DSP%20library%2c%20where%20is%20it

2.2添加DSP库到自己的工程项目中

　　下载得到STM32的DSP库之后，就可以将其添加到自己的工程项目中了。

　　其中，inc文件夹下的stm32_dsp.h和table_fft.h两个文件是必须添加的。stm32_dsp.h是STM32的DSP库的头文件。

　　src文件夹下的文件可以有选择的添加（用到那个添加那个即可）。因为我只用到了256点的FFT，所以这里我只添加了cr4_fft_256_stm32.s文件。添加完成后的项目框架如图2所示。

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样信号最高频率的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 = 175Hz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lBufInArray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。

只看该作者 · 2016-4-28 22:28

下面是具体的实现代码：

复制

/******************************************************************

函数名称:InitBufInArray()

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)

参数说明:

备    注:在lBufInArray数组中，每个数据的高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)

作　　者:博客园 依旧淡然（http://www.cnblogs.com/menlsh/）

*******************************************************************/

void InitBufInArray()

{

    unsigned short i;

    float fx;

    for(i=0; i<NPT; i++)

    {

        fx = 1500 * sin(PI2 * i * 350.0 / Fs) +

             2700 * sin(PI2 * i * 8400.0 / Fs) +

             4000 * sin(PI2 * i * 18725.0 / Fs);

        lBufInArray[i] = ((signed short)fx) << 16;

    }

}

其中，NPT是采样点数256，PI2是2π（即6.28318530717959），Fs是采样频率44800。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

　　进行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);

　　其中，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lBufOutArray同样是一个long类型的数组，参数lBufInArray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lBufOutArray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。

只看该作者 · 2016-4-28 22:29

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：

复制

/******************************************************************

函数名称:GetPowerMag()

函数功能:计算各次谐波幅值

参数说明:

备　　注:先将lBufOutArray分解成实部(X)和虚部(Y)，然后计算幅值(sqrt(X*X+Y*Y)

作　　者:博客园 依旧淡然（http://www.cnblogs.com/menlsh/）

*******************************************************************/

void GetPowerMag()

{

    signed short lX,lY;

    float X,Y,Mag;

    unsigned short i;

    for(i=0; i<NPT/2; i++)

    {

        lX  = (lBufOutArray[i] << 16) >> 16;

        lY  = (lBufOutArray[i] >> 16);

        X = NPT * ((float)lX) / 32768;

        Y = NPT * ((float)lY) / 32768;

        Mag = sqrt(X * X + Y * Y) / NPT;

        if(i == 0)

            lBufMagArray[i] = (unsigned long)(Mag * 32768);

        else

            lBufMagArray[i] = (unsigned long)(Mag * 65536);

    }

}

其中，数组lBufMagArray存储了各次谐波的幅值。

只看该作者 · 2016-4-28 22:30

2.6实验结果

　　通过串口，我们可以将lBufMagArray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

复制

i,         P,       Mag,         X,         Y

   0,         0,         4,         0,        -4

   1,       175,        14,        -6,        -4

   2,       350,      1492,       746,        -3

   3,       525,        11,        -5,        -3

   4,       700,         8,        -3,        -3

   5,       875,         8,        -4,        -2

   6,      1050,         6,        -3,         0

   7,      1225,         6,        -3,         0

   8,      1400,         8,        -4,        -2

   9,      1575,         8,        -4,         0

  10,      1750,         4,        -2,         0

  11,      1925,         8,        -4,        -1

  12,      2100,         6,        -3,         0

  13,      2275,         5,        -2,        -2

  14,      2450,         6,        -3,        -1

  15,      2625,         8,        -3,        -3

  16,      2800,         4,        -2,         0

  17,      2975,         6,        -3,        -1

  18,      3150,         6,        -3,         0

  19,      3325,         6,        -3,         0

  20,      3500,         2,        -1,         0

  21,      3675,         4,        -2,         0

  22,      3850,         4,        -2,         0

  23,      4025,         4,        -2,         0

  24,      4200,         6,        -3,         0

  25,      4375,         6,        -3,         0

  26,      4550,         4,        -2,         0

  27,      4725,         6,        -3,         0

  28,      4900,         2,        -1,         0

  29,      5075,         4,        -2,        -1

  30,      5250,         4,        -2,         0

  31,      5425,         2,        -1,         0

  32,      5600,         4,        -2,        -1

  33,      5775,         6,        -3,        -1

  34,      5950,         2,        -1,        -1

  35,      6125,         6,        -3,        -1

  36,      6300,         2,        -1,         0

  37,      6475,         6,        -3,         0

  38,      6650,         4,        -2,         0

  39,      6825,         4,        -2,        -1

  40,      7000,         2,        -1,         0

  41,      7175,         6,        -3,         0

  42,      7350,         2,        -1,         0

  43,      7525,         2,        -1,         0

  44,      7700,         2,        -1,         0

  45,      7875,         2,        -1,         0

  46,      8050,         4,        -2,         0

  47,      8225,         2,        -1,         0

  48,      8400,      2696,      1348,         0

  49,      8575,         2,        -1,        -1

  50,      8750,         0,         0,         0

  51,      8925,         4,        -2,        -1

  52,      9100,         2,         0,        -1

  53,      9275,         0,         0,         0

  54,      9450,         2,        -1,        -1

  55,      9625,         2,        -1,         0

  56,      9800,         2,        -1,         0

  57,      9975,         2,        -1,        -1

  58,     10150,         2,        -1,        -1

  59,     10325,         2,        -1,         0

  60,     10500,         0,         0,         0

  61,     10675,         2,        -1,         0

  62,     10850,         4,        -2,        -1

  63,     11025,         2,        -1,        -1

  64,     11200,         0,         0,         0

  65,     11375,         2,        -1,         0

  66,     11550,         0,         0,         0

  67,     11725,         2,        -1,        -1

  68,     11900,         2,        -1,        -1

  69,     12075,         2,        -1,         1

  70,     12250,         2,        -1,         1

  71,     12425,         4,        -2,         1

  72,     12600,         4,        -2,        -1

  73,     12775,         2,        -1,         1

  74,     12950,         0,         0,         0

  75,     13125,         4,        -2,         0

  76,     13300,         4,        -2,         0

  77,     13475,         2,        -1,         0

  78,     13650,         2,        -1,         0

  79,     13825,         4,        -2,        -1

  80,     14000,         2,        -1,         0

  81,     14175,         4,        -2,         0

  82,     14350,         2,        -1,         1

  83,     14525,         4,        -2,         1

  84,     14700,         4,        -2,         1

  85,     14875,         2,        -1,         1

  86,     15050,         4,        -2,         0

  87,     15225,         2,        -1,         0

  88,     15400,         4,        -2,         1

  89,     15575,         4,        -2,         1

  90,     15750,         2,        -1,         0

  91,     15925,         2,        -1,         1

  92,     16100,         2,        -1,         1

  93,     16275,         2,        -1,         1

  94,     16450,         4,        -2,         1

  95,     16625,         2,        -1,         1

  96,     16800,         2,        -1,        -1

  97,     16975,         4,        -2,         0

  98,     17150,         2,        -1,         0

  99,     17325,         4,        -2,         0

 100,     17500,         4,        -2,         1

 101,     17675,         4,        -2,         0

 102,     17850,         4,        -2,         1

 103,     18025,         4,        -2,        -1

 104,     18200,         2,        -1,         1

 105,     18375,         4,        -2,         0

 106,     18550,         2,        -1,         1

 107,     18725,      3996,      1998,         1

 108,     18900,         2,        -1,         0

 109,     19075,         2,        -1,         1

 110,     19250,         4,        -2,         1

 111,     19425,         4,        -2,         1

 112,     19600,         2,         0,         1

 113,     19775,         2,        -1,         0

 114,     19950,         0,         0,         0

 115,     20125,         4,        -2,         1

 116,     20300,         2,         0,         1

 117,     20475,         2,         0,         1

 118,     20650,         2,        -1,         1

 119,     20825,         2,        -1,         1

 120,     21000,         2,        -1,         1

 121,     21175,         2,        -1,         0

 122,     21350,         2,         0,         1

 123,     21525,         2,        -1,         0

 124,     21700,         0,         0,         0

 125,     21875,         2,        -1,         1

 126,     22050,         2,        -1,         1

 127,     22225,         2,         0,         1

在以上的实验数据中，我们分别打印出来了点数、频率、幅值、实部、虚部信息。

　　由以上的实验数据，我们可以看出，在频率为350Hz，8400Hz和18725Hz时，幅值出现峰值，分别为1492、2696和3996，这与我们所预期的结果正好相符，从而验证了实验结果的正确性。

只看该作者 · 2016-4-29 00:32

很赞

只看该作者 · 2016-4-29 00:37

另外，我想问下，什么情况下要使用fft啊。

只看该作者 · 2016-4-29 01:11

感谢分享！

只看该作者 · 2016-4-29 15:20

谢谢楼主分享，正准备搞音频呢

只看该作者 · 2016-4-29 15:29

只看该作者 · 2016-4-29 16:59

huaiqiao 发表于 2016-4-29 00:37
另外，我想问下，什么情况下要使用fft啊。

做频谱应用的时候，比如你要做个音乐的频谱仪，就是唱歌的时候，显示那种频谱。

只看该作者 · 2016-4-29 17:01

bayuan0414 发表于 2016-4-29 01:11
感谢分享！

不用谢，有用就好。

只看该作者 · 2016-4-29 17:19

heisexingqisi 发表于 2016-4-29 16:59
做频谱应用的时候，比如你要做个音乐的频谱仪，就是唱歌的时候，显示那种频谱。 ...

图像方面会用到的么。有空根据您的帖子也弄弄这个。

只看该作者 · 2016-5-2 22:37

感谢感谢

只看该作者 · 2016-5-3 10:26

这个103就可以用做DSP处理吗，我记得是F4才有这个功能啊

只看该作者 · 2016-5-5 17:15

很不错的分享！

只看该作者 · 2016-5-11 23:29

音乐频谱是最常用的，复杂点就是人声识别。

只看该作者 · 2016-5-21 13:31

不错

只看该作者 · 2016-5-23 16:41

学习！

使用STM32提供的DSP库进行FFT

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