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  • stm32f1频谱分析LCD显示(adc+tim+dma+fft
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    2020-02-03 20:21:09

    stm32频谱分析(fft)

    	本博客将持续更新带给大家日常生活中的简单经典的C语言小项目和生活中的电子DIY.以后会
    	陆续推出讲解视频发布在b站上。所有程序和日常学习资料全都可以在群文件中免费下载.
    	欢迎广大电子爱好朋友或者电子开发需求的朋友添加qq群:1039119322
    

    最近在stm32上做了一个频谱分析仪。使用的是dsp库的fft算法。adc的获取方式使用的定时制采 样使用dma传输,然后利用fft进行处理,最后将频谱显示在正点原子屏幕上。使用stm32f4生成一个正弦波废话不多说,带大家先看一下效果。
    一:运行效果图
    经过测试,该系统可以进行测量频率40KHZ的信号。为了显示由另一块开发板生成的1KHZ的正弦波,故显示范围限制在10KHZ。可以自己调整
    开机默认界面在这里插入图片描述

    测试引脚连接,f1的PA6为信号输入引脚,f4的PA5为1KHZ正弦信号输出引脚,然后共一下地。

    在这里插入图片描述
    输入1KHZ信号由于用f4模拟的dac正弦信号,一个周期内只有32个点精度并不是很高。运行效果图
    在这里插入图片描述
    二:主要代码展示
    限于页幅,完整代码可以添加qq群后免费下载。只贴出关键代码。
    DMA初始化
    void DMA1_Init()
    {
    DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;
    NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure
    RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_DMA1,ENABLE);
    DMA_DeInit(DMA1_Channel1);
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = ADC1_DR_Address;
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (uint32_t)ADC_ConvertedValue;
    DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC;
    DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 1024;
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord ;
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_Word ;
    DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular ;
    DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High ;
    DMA_InitStructure.DMA_M2M = DMA_M2M_Disable;
    DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);

    DMA_ITConfig(DMA1_Channel1,DMA_IT_TC, ENABLE);		
    
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = DMA1_Channel1_IRQn;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 1;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 1;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE;
    NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);
    
    DMA_Cmd(DMA1_Channel1,ENABLE);
    

    }

    void AGPIO_Init()
    {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); //??GPIOA??
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_6;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);
    }

    void Adc_Init(){
    ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;
    DMA1_Init();
    AGPIO_Init();
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE); //??ADC1???
    ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; //??ADC??
    ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; //???
    ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = DISABLE; //???
    ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_T2_CC2; //???
    ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; //???
    ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1; //???
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);
    RCC_ADCCLKConfig(RCC_PCLK2_Div6); //??ADC??,?PCLK2?6??,?12Hz
    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_6, 1, ADC_SampleTime_28Cycles5); //??ADC1??6?239.5???
    ADC_DMACmd(ADC1,ENABLE);
    ADC_Cmd(ADC1,ENABLE);
    ADC_ResetCalibration(ADC1); //???
    while(ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1)); //???
    ADC_StartCalibration(ADC1);
    while(ADC_GetCalibrationStatus(ADC1));
    ADC_ExternalTrigConvCmd(ADC1, ENABLE);
    }
    三:程序升级规划
    在此代码基础上完全可以再添加新的功能
    一:按键可以控制进行fft的点数
    二:按键可以控制采样频率

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  • STM32实现FFT,求取幅度频谱

    千次阅读 多人点赞 2022-02-28 20:10:53
    STM32实现FFT,求取幅度频谱 FFT不太对劲的理解 FFT的原理比较复杂,因为32使用FFT不用去管算法是如何运作的,我在这里就进行简单的介绍了。 因为是简单介绍,就只介绍下幅度频谱图,不考虑相位频谱图。 ​ FFT...

    STM32实现FFT,求取幅度频谱

    FFT不太对劲的理解

    FFT的原理比较复杂,因为32使用FFT不用去管算法是如何运作的,我在这里就进行简单的介绍了。

    因为是简单介绍,就只介绍下幅度频谱图,不考虑相位频谱图。

    ​ FFT可以将一个信号从时域变换到频域,比如一个1VPP的1k的正弦信号,它的时域和频域的示意图如下:

    image-20220228172259796

    ​ 频域为我们观察信号提供了一个新的视角。比如下面是1k和2k信号的叠加。

    image-20220228172741687

    ​ 从时域上看,1k+2k的波形不容易进行处理,也不好猜出来这个波形到底有什么特性(当然这个例子其实还是比较好猜测的,复杂情况就不好看了)。可是变换到频域后,特性非常的明显,处理起来就方便了。

    STM32实现FFT

    添加DSP库

    STM32 DSP库的快速添加 基于cubemx 调用,使用DSP库_四臂西瓜的博客-CSDN博客_cubemx dsp

    采用第二种方法添加DSP,第一种方式添加的DSP库比较老,支持的FFT函数用起来不方便,这篇文章介绍的FFT函数老版本不支持。

    设置ADC采集交流+串口重定向

    STM32HAL ADC+TIM+DMA采集交流信号 基于cubemx_四臂西瓜的博客-CSDN博客

    代码编写

    DSP库里面的FFT支持32-4096,同时是 2 n 2^n 2n个整数的傅里叶变换。首先定义下面这些变量。其中只有fft_inputbuf,fft_outputbuf是用来进行FFT的。

    #define FFT_LENGTH 1024
    
    __IO uint8_t AdcConvEnd = 0;
    uint16_t adcBuff[FFT_LENGTH];
    
    float fft_inputbuf[FFT_LENGTH * 2];  
    float fft_outputbuf[FFT_LENGTH];  
    
    

    image-20220228190839152

    ​ 定义完成变量后进行服务内容的书写。首先是ADC进行数据的采集,这一部分再赘述:

    HAL_ADCEx_Calibration_Start(&hadc1);
    HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t *)adcBuff, FFT_LENGTH);
    HAL_TIM_Base_Start(&htim3);
    
    while (!AdcConvEnd)       //等待转换完毕
    	;
    

    ​ 傅里叶变换分实数和虚数两种,使用最为频繁的是虚数。我们需要把ADC采集到的数据以虚数的形式存放到傅里叶变换的输入数组fft_inputbuf。虚数的存放方式如下

    数组下标0123
    数值实部虚部实部虚部

    ​ 比如ADC采集到的第二个数据adcBuff[1],它的数据存入到fft_inputbuf[2],它的虚部是fft_inputbuf[3],补零。

    ​ 我们调用arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024, fft_inputbuf, 0, 1);来对输入数据进行傅里叶变换。它的输入参数含义如下

    • arm_cfft_sR_f32_len1024为傅里叶变换结构体,1024是要运算的点数。我们在进行其他点数的计算时,比如说32个点的FFT,就可以用arm_cfft_sR_f32_len32。
    • fft_inputbuf为傅里叶变换需要处理的数据的首地址
    • 第三个参数0是正变换,1是反变换
    • 第四个参数一般是1

    ​ 经过傅里叶变换后的结果仍然为复数,虚部和实部的比可以计算出频率点的相位,这个在这里不进行考虑。我们直接对复数取模。

    ​ 取模是实部和虚部的平方和取平均来算,不过我们没必要自己去这样写,因为DSP库为我们提供了取模函数:arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf, fft_outputbuf, FFT_LENGTH);参数含义如下:

    • fft_inputbuf源数据,形式为复数
    • fft_outputbuf取完模后的数据,形式为实数
    • FFT_LENGTH是取模的点数

    ​ 他们背后的运算是: f f t o u t p u t b u f [ i ] = f f t i n p u t b u f [ i ∗ 2 ] 2 + f f t i n p u t b u f [ i ∗ 2 + 1 ] 2 fftoutputbuf[i]=\sqrt{fftinputbuf[i*2]^2+fftinputbuf[i*2+1]^2} fftoutputbuf[i]=fftinputbuf[i2]2+fftinputbuf[i2+1]2

    for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++)
    {
        fft_inputbuf[i * 2] = adcBuff[i] * 3.3 / 4096;//实部赋值,* 3.3 / 4096是为了将ADC采集到的值转换成实际电压
        fft_inputbuf[i * 2 + 1] = 0;//虚部赋值,固定为0.
    }
    
    arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024, fft_inputbuf, 0, 1);
    arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf, fft_outputbuf, FFT_LENGTH); 
    

    ​ 运算完成的结果还需要进行下面的处理,背后的原理就跟FFT算法有关了,这里不做解释。

    ​ 我们进行的是1024个点的FFT变换,那么fft_outputbuf下标0需要除以1024,其余的数除以512。

    fft_outputbuf[0] /= 1024;
    
    for (int i = 1; i < FFT_LENGTH; i++)//输出各次谐波幅值
    {
        fft_outputbuf[i] /= 512;
    }
    
    

    最后再把运算结果打印出来即可。

    printf("FFT Result:\r\n");
    
    for (int i = 0; i < FFT_LENGTH; i++)//输出各次谐波幅值
    {
    	printf("%d:\t%.2f\r\n", i, fft_outputbuf[i]);
    }
    
    

    总的代码如下图

    image-20220228193642686

    运行结果

    ​ ADC以100k的频率去采集信号发生器产生的976hz的正弦信号,信号VPP=2v,直流偏置为2V。(注意别超过内部ADC的测量范围0-3.3V)

    FFT Result:
    0:	1.97
    1:	0.00
    2:	0.00
    3:	0.00
    4:	0.00
    5:	0.00
    6:	0.00
    7:	0.00
    8:	0.00
    9:	0.01
    10:	1.05
    11:	0.01
    12:	0.00
    13:	0.00
    14:	0.00
    ...(后面的数据都为0

    结果分析

    ​ FFT计算出来的数据是对称的,我们只取前一半的数据,此时的前一半数据是512个。

    ​ FFT输出数组的下标表示的频率,计算关系为:
    频 率 = 数 组 下 标 ∗ 采 样 率 f f t 计 算 的 点 数 频率=数组下标*\frac{采样率}{fft计算的点数} =fft
    ​ 利用这个公式分析下上方的运行结果。数组下标0对应的是0hz,也就是直流偏置,幅度为1.97,和输入信号的2V符合。数组下标10对应的频率为 100 k 1024 ∗ 10 ≈ 976.5 h z \frac{100k}{1024}*10\approx976.5hz 1024100k10976.5hz,对应幅度为1.05V,和输入信号的2VPP相符。

    精度问题

    不知道读者有没有注意到待测频率为976hz,而不是我们平时常见的1k,2k?这是为了这个频率正好落在数组下标10点上。10对应的是 100 k 1024 ∗ 10 ≈ 976.5 h z \frac{100k}{1024}*10\approx976.5hz 1024100k10976.5hz,11对应的 100 k 1024 ∗ 11 ≈ 1075 h z \frac{100k}{1024}*11\approx1075hz 1024100k111075hz,1k落在了两点中间,这样就引起了栅栏效应,给人的直观感受就是能量分散了。下面是把待测信号改成1k后的运行结果。

    FFT Result:
    0:	1.98
    1:	0.02
    2:	0.03
    3:	0.03
    4:	0.03
    5:	0.04
    6:	0.05
    7:	0.07
    8:	0.10
    9:	0.18
    10:	0.95
    11:	0.30
    12:	0.13
    13:	0.09
    ...
    

    可以看到10,11,9等下标都分到了电压(能量)。实际应用中应尽可能避免栅栏效应。

    栅栏效应下的补偿

    如果不可避免得碰到了栅栏效应,是可以通过数据处理尽可能的还原求取待测信号的幅度值。方法是把频率点附近的能量聚集起来,将附近频率点的幅度平方求和,再取平均。

    比如上面1k的情况,就可以把8,9,10,11,12的能量聚集起来。
    0. 1 2 + 0.1 8 2 + 0.9 5 2 + 0. 3 2 + 0.1 3 2 = 1.026 \sqrt{0.1^2+0.18^2+0.95^2+0.3^2+0.13^2}=1.026 0.12+0.182+0.952+0.32+0.132 =1.026
    经过补偿后的幅度值就跟VPP2V真实值更加接近了。

    我这里只取了5个点,如果不同主要频率点下标相差比较大,可以取更多;反之更少。

    后记

    本文章收录于:

    唐承乾的电赛小站

    本文为系列文章中的冰山一角,欢迎进入小站查看。

    配套程序:

    STM32进行FFT傅里叶变换——0积分下载

    展开全文
  • 该资源为,将FFT算法移植到STM32F1系列上,通过ADC采集例如音频信号,并将信号通过算法实时动态的显示在LCD上,实现一个动态音乐频谱
  • 基于STM32F407音乐五彩频谱显示,内有效果图,音乐直接接PA5口即可使用!
  • STM32自带adc实现低频示波器及FFT频谱显示 STM32自带adc实现低频示波器及FFT频谱显示 STM32自带adc实现低频示波器及FFT频谱显示 STM32自带adc实现低频示波器及FFT频谱显示
  • 本压缩包整合网上各类关于战舰V3STM32F103ZET6关于音乐播放+音乐频谱显示的资料,如何采集音乐数据进行FFT,如何在LCD屏上进行显示。
  • stm32FFT程序.rar

    2020-08-04 09:13:27
    stm32f103 FFT的程序源码,已注释,对单片机adc获取的电压值就行快速傅里叶变换,进行频谱分析
  • STM32 FFT算法实现

    千次阅读 多人点赞 2020-08-21 12:08:16
    在 MDK 里面搭建 STM32F4 的 DSP 运行环境(使用.lib 方式)是很简单的,分为 3 个步骤: 1, 添加文件。 首先,我们在例程工程目录下新建:DSP_LIB 文件夹,存放我们将要添加的文件: arm_cortexM4lf_math.lib 和相关...

    DSP 库运行环境搭建


    在 MDK 里面搭建 STM32F4 的 DSP 运行环境(使用.lib 方式)是很简单的,分为 3 个步骤:
    1, 添加文件。
    首先,我们在例程工程目录下新建:DSP_LIB 文件夹,存放我们将要添加的文件:
    arm_cortexM4lf_math.lib 和相关头文件( 文件由官方提供),如图:

    在这里插入图片描述
    然后,打开工程,新建 DSP_LIB 分组,并将 arm_cortexM4lf_math.lib 添加到工程里面,如图:
    在这里插入图片描述
    2, 添加头文件包含路径
    添加好.lib 文件后,我们要添加头文件包含路径,将第一步拷贝的 Include 文件夹和 DSP_LIB文件夹,加入头文件包含路径。
    3, 添加全局宏定义
    最后,为了使用 DSP 库的所有功能,我们还需要添加几个全局宏定义:
    1,__FPU_USED
    2,__FPU_PRESENT
    3,ARM_MATH_CM4
    4,__CC_ARM
    5,ARM_MATH_MATRIX_CHECK
    6,ARM_MATH_ROUNDING
    添加方法:点击C/C++选项卡,然后在 Define 里面进行设置,如图

    在这里插入图片描述
    这里,两个宏之间用“,”隔开。并且,上面的全局宏里面,我们没有添加__FPU_USED,因为这个宏定义在 Target 选项卡设置 Code Generation 的时候,选择了:Use FPU(如果没有设置 Use FPU,则必须设置!!),故 MDK 会自动添加这个全局宏,因此不需要我们手动添加了。
    至此,STM32F4 的 DSP 库运行环境就搭建完成了。

    FFT介绍


    FFT 即快速傅里叶变换,可以将一个时域信号变换到频域。因为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。简而言之,FFT 就是将一个信号从时域变换到频域方便我们分析处理。

    照一定大小采样频率 F 去采集信号,采集 N 个点,那么通过对这 N 个点进行 FFT 运算,就可以得到这个信号的频谱特性。 这里还涉及到一个采样定理的概念:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率 F 大于信号中最高频率 fmax的 2 倍时(F>2*fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,采样定理又称奈奎斯特定理。举个简单的例子:比如我们正常人发声,频率范围一般在 8KHz以内,那么我们要通过采样之后的数据来恢复声音,我们的采样频率必须为 8KHz 的 2 倍以上,也就是必须大于 16KHz 才行。

    模拟信号经过 ADC 采样之后,就变成了数字信号,采样得到的数字信号,就可以做 FFT变换了。N 个采样点数据,在经过 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 F,对一个信号采样,采样点数为 N,那么 FFT 之后结果就是一个 N 点的复数,每一个点就对应着一个频率点(以基波频率为单位递增),这个点的模值(sqrt(实部虚部2))就是该频点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。

    这里还有个基波频率,也叫频率分辨率的概念,就是如果我们按照 F 的采样频率去采集一个信号,一共采集 N 个点,那么基波频率(频率分辨率)就是 fk=F/N。 这样,第 n 个点对应信号频率为:F*(n-1)/N;其中 n≥1,当 n=1 时为直流分量。
    关于 FFT 就介绍到这。

    官方FFT使用


    如果我们要自己实现 FFT 算法,对于不懂数字信号处理的朋友来说,是比较难的,不过,ST 提供的 STM32F4 DSP 库里面就有 FFT 函数给我们调用,因此我们只需要知道如何使用这些函数,就可以迅速的完成 FFT 计算,而不需要自己学习数字信号处理,去编写代码了,大大方便了我们的开发。STM32F4 的 DSP 库里面,提供了定点和浮点 FFT 实现方式,并且有基 4的也有基 2 的,大家可以根据需要自由选择实现方式。注意:对于基 4 的 FFT 输入点数必须是 4n,而基 2 的FFT 输入点数则必须是 2n,并且基 4 的 FFT 算法要比基 2 的快。 本次我将采用 DSP 库里面的基 4 浮点 FFT 算法来实现 FFT 变换,并计算每个点的幅值、频率、相位。
    所用到的函数有:

    arm_status arm_cfft_radix4_init_f32( 
    arm_cfft_radix4_instance_f32 * S, 
    uint16_t fftLen,uint8_t ifftFlag,uint8_t bitReverseFlag)  
    void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc) 
    void arm_cmplx_mag_f32(float32_t * pSrc,float32_t * pDst,uint32_t numSamples) 
    

    第一个函数 arm_cfft_radix4_init_f32,用于初始化 FFT 运算相关参数,其中:fftLen 用于指定 FFT 长度(16/64/256/1024/4096),本章设置为1024;ifftFlag 用于指定是傅里叶变换(0)还是反傅里叶变换(1),本次设置为0;bitReverseFlag 用于设置是否按位取反,本章设置为 1;最后,所有这些参数存储在一个 arm_cfft_radix4_instance_f32 结构体指针 S 里面。

    第二个函数 arm_cfft_radix4_f32 就是执行基 4 浮点 FFT 运算的,pSrc 传入采集到的输入信号数据(实部+虚部形式),同时 FFT 变换后的数据,也按顺序存放在 pSrc 里面,pSrc 必须大于等于 2 倍 fftLen 长度。另外,S 结构体指针参数是先由 arm_cfft_radix4_init_f32 函数设置好,然后传入该函数的。

    第三个函数 arm_cmplx_mag_f32 用于计算复数模值,可以对 FFT 变换后的结果数据,执行取模操作。pSrc 为复数输入数组(大小为 2*numSamples)指针,指向 FFT 变换后的结果;pDst为输出数组(大小为 numSamples)指针,存储取模后的值;numSamples 就是总共有多少个数据需要取模。
    通过这三个函数,我们便可以完成 FFT 计算,求出模值后便可以求出幅值、相位,知道采样率和FFT长度就可求出频率。

    软件设计

    fft.c 代码

    #include "arm_math.h"
    #include "common.h"
    #include "fft.h"
    
    
    /*********************************************************************************
    ************************STM32F407核心开发板******************************
    **********************************************************************************
    * 文件名称: fft.c                                                             *
    * 文件简述:DSP FFT使用                                                           *
    * 创建日期:2020.08.21                                                           *
    * 版    本:V1.0                                                                 *
    * 作    者:近视未看清人心                                                              *
    * 说    明:完成FFT信号分析需要用到的函数集,包括求模,幅值、频率、相位
    注意:FFT的长度,也就是采样点的个数在fft.h 宏定义中完成* 
    **********************************************************************************
    *********************************************************************************/	
    
    arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft;	//设置FFT参数的结构体变量(基4)
    
    /****************************************************************************
    * 名    称: void FFTx4_init(u8 ifftFlag,u8 bitReverseFlag)
    * 功    能:FFT初始化函数(基4)
    * 入口参数:ifftFlag:于指定是傅里叶变换(0)还是反傅里叶变换(1)
    						bitReverseFlag:是否按位取反
                     
    * 返回参数:无
    * 说    明:
    ****************************************************************************/
    
    void FFTx4_init(u8 ifftFlag,u8 bitReverseFlag)
    {
    	arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft,length,ifftFlag,bitReverseFlag);//初始化scfft结构体,设定FFT相关参数
    }
    
    
    
    
    /****************************************************************************
    * 名    称: void cFFTx4(float * pSrc)
    * 功    能:FFT计算函数(基4)
    * 入口参数:pSrc:pSrc 传入采集到的输入信
    									号数据(实部+虚部形式),同时 FFT 变换后的数据,也按顺序存放在 pSrc 里面                
    * 返回参数:无
    * 说    明:pSrc的长度必须>=2*length
    ****************************************************************************/
    
    void cFFTx4(float * pSrc)
    {
    	arm_cfft_radix4_f32(&scfft,pSrc);	//FFT计算(基4)
    }
    
    
    
    
    
    /****************************************************************************
    * 名    称: void cmplxFFTx4(float * pSrc,float * pDst)
    * 功    能:对FFT结果求模值(基4)
    * 入口参数:pSrc:需要求模的复数指针(实部+虚部形式)
    					 pDst:存放模值
    					
    
    * 返回参数:无
    * 说    明:pSrc的长度必须>=2*length
    ****************************************************************************/
    
    void cmplxFFTx4(float * pSrc,float * pDst)
    {
    	arm_cmplx_mag_f32(pSrc,pDst,length);	//计算复数模值
    
    }
    
    
    
    
    
    /****************************************************************************
    * 名    称: void all_result_x4(float * pSrc,float * Amp,float * rate,float * Phase,u32 Fs)
    * 功    能:计算各点幅值、频率、相位
    * 入口参数:pSrc:原始信号的复数指针(实部+虚部形式)
    					 Amp:存放幅值
    					 rate:存放各点的频率
    					 Phase:存放各点的相位
    					 size:采样点的个数
    
    * 返回参数:无
    * 说    明:pSrc的长度必须>=2*size
    ****************************************************************************/
    void all_result_x4(float * pSrc,float * Amp,float * rate,float * Phase,u32 Fs)
    {
    	float pDst[length];
    	u32 i;
    	arm_cfft_radix4_f32(&scfft,pSrc);	//FFT计算(基4)
    	arm_cmplx_mag_f32(pSrc,pDst,length);	//计算复数模值
    	//计算各点幅值、频率、相位
    	for(i=0;i<length;i++)
    	{
    		if(i==0)	Amp[0]=pDst[0]/length;	//第一个点直接除以size(z直流分量)
    		else Amp[i]=pDst[i]*2/length;	//其他点除以size/2
    		rate[i]=Fs/length*i;//	各点频率
    		Phase[i]=atan2(pSrc[2*i+1], pSrc[2*i]); /* atan2求解的结果范围是(-pi, pi], 弧度制 */
    	}
    	
    }
    

    fft.h 代码

    #ifndef _FFT_H
    #define _FFT_H
    #include "arm_math.h"
    #include "common.h"
    
    #define length 1024 //FFT长度(16/64/256/1024/4096),即采样点的个数
    
    void FFTx4_init(u8 ifftFlag,u8 bitReverseFlag);//FFT初始化函数(基4)
    void cFFTx4(float * pSrc);//FFT计算函数(基4)
    void cmplxFFTx4(float * pSrc,float * pDst);//对FFT结果求模值(基4)
    void all_result_x4(float * pSrc,float * Amp,float * rate,float * Phase,u32 Fs);//计算各点幅值、频率、相位
    
    
    #endif
    

    main.c 代码

    #include "common.h"
    #include "key.h"
    #include "fft.h"
    #include "usart3.h"
    
    /*********************************************************************************
    ********************** STM32F407应用开发板(高配版)*************************
    **********************************************************************************
    * 文件名称: DSP FFT使用                                                         *
    * 文件简述:                                                                     *
    * 创建日期:2020.8.21                                                          *
    * 版    本:V1.0                                                                 *
    * 作    者:近视未看清                                                               *
    * 说    明:将时域序列信号FFT后幅值、频率、相位通过串口发送到PC                         * 
    *                                     *
    **********************************************************************************
    *********************************************************************************/
    
    float input[length*2];//前一个数表示实部,后一个表示虚部
    float Amp[length];//存放幅值
    float rate[length];//存放频率
    float Phase[length];
    int main(void)
    { 
    	u16 i;
      NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2); //设置系统中断优先级分组2
    	delay_init();		  //初始化延时函数
    	KEY_Init();	      //IO初始化
    	uart3_init(9600);
    	FFTx4_init(0,1);//FFT初始化函数(基4)
    	//生成信号序列
    	for(i=0;i<length;i++)
    	{
    		input[i*2]=100+10*arm_sin_f32(2*PI*i/length)+30*arm_sin_f32(2*PI*i*4/length)+50*arm_cos_f32(2*PI*i*8/length);	//生成输入信号实部
    		input[2*i+1]=0;//时域,虚部为零
    	}
    	
      while(1)
    	{
    		key_scan(0);
    		if(keydown_data==KEY0_DATA)
    		{
    			all_result_x4(input, Amp, rate, Phase,1024);//计算各点幅值、频率、相位
    			printf("A:       F;    P\n");
    			for(i=0;i<length;i++)
    			printf("%.2f: %.2f: %.2f\n",Amp[i],rate[i],Phase[i]);//向串口发送幅值、频率、相位
    		}
        delay_ms(5);
    	}
    }
    

    测试结果分析

    在这里插入图片描述
    由于 FFT 变换后的结果具有对称性,所以,实际上有用的数据,只有前半部分,后半部分和前半部分是对称关系,比如 第2个点和 最后一个点,5 和 1021,9和 1017 等,就是对称关系,因此我们只需要分析前半部分数据即可。这样,就只有第 1、2、5、9 这四个点幅值比较大,其他点的幅值几乎都是0,重点分析。
    采样频率为 1024Hz,那么总共采集 1024 个点,频率分辨率就是 1Hz,对应到频谱上面,两个点之间的间隔就是 1Hz(跟图中第二列完全吻合)。第 1 点,即直流分量,幅值为100,第2、5、9点对应幅值分别为10,30,50,频率分别为1Hz,4Hz,8Hz。因此,可以看出跟上面生成的信号:
    100+
    10*sin(2*PI*i/1024)+
    30*sin(2*PI*i*4/1024)+
    50*cos(2*PI*i*8/1024)
    几乎完全吻合。

    展开全文
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  • 基于STM32F4的音乐频谱分析

    千次阅读 2019-05-09 17:07:06
    基于STM32F4的音乐频谱分析** 1.制作材料: stm32f407核心板 16*16的可见灯点阵 蓝牙音频模块及其配套运放模块 若干杜邦线等等、 2.制作思路 ​ 先将整体电路搭建好,也就是如下图类似的电路整体图。(由于博...

    基于STM32F4的音乐频谱分析

    1.制作材料:

    stm32f407核心板

    16*16的可见灯点阵

    蓝牙音频模块及其配套运放模块

    若干杜邦线等等、

    2.制作思路

    ​ 先将整体电路搭建好,也就是如下图类似的电路整体图。(由于博主自己搭的卖相不是很好,所以就从网上找了一个类似的光立方图)

    光立方示意图

    ​ 列控制采用SS8550进行频谱幅度的控制,而行控制通过SS8050进行循环控制,由于人眼能够识别的频率分界线为25HZ,因此我们可以将行循环时间定义为956us,时间循环太短了无法进行控制,io口可能会发生错误显示。(此原因可能是由于stm32f4cpu运行速度太高,io口工作频率达不到。)

    在这里插入图片描述

    3.软件设计思路

    ​ 博主直接移植的stm32f1的DSP库里的程序,没有用F4的dsp库(后来仔细看了下,F4与f1的dsp库差别在于,一个为整型,另外一个为浮点型,F4运行速度会快一点,但由于之前先做的频谱分析仪是用F1做的,所以就懒得改了。)

    在这里插入图片描述

    ​ 其中FFT的核心代码就放在这里了,有需求的可以摘抄看看。

    54

    4.总结

    ​ 其实音乐频谱总体思路都挺简单的,但由于刚开始做的时候,不知道蓝牙还有音频模块,还以为需要自己写下协议啥的,导致看了几天蓝牙协议部分,当然最耗费时间的还是LED显示电路部分,采用的是杜邦线连接的,导致各种问题都出现了,接触不良,显示效果不好等等。

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stm32fft频谱分析