如何使用stm32f4 dsp库做fft运算

电子常识

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描述

  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所示的FFT运算效率测试数据便可见一斑。

  如何使用STM32提供的DSP库函数

  1.下载STM32的DSP库

  大家可以从网上搜索下载得到STM32的DSP库

  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)。

  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)。

 今天小编选择了使用STM32f4提供的DSP库这种方法来做fft的运算,下面我们我看下具体详情:

  STM32F4 dsp库做FFT运算:

  环境:iar 6.2

  板子:STM32F4DISCOVERY

  第一 首先下载官方的 STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.0.0 没有的同学请自己去官网下一个

  DSP库在 STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.0.0\Libraries\CMSIS

FFT

  然后我们使用IAR建立工作空间,这个教程到处都有,我就不说了在编译器里面加入

FFT

  $PROJ_DIR$\。。\。。\。。\Libraries\CMSIS\DSP_Lib\Source

  ARM_MATH_CM4

  ARM_MATH_MATRIX_CHECK

  ARM_MATH_ROUNDING

  __FPU_PRESENT

  __FPU_USED

  这样才可以使用DSP库

  注意 我的是IAR MDK貌似不是这样的 。。。。。

FFT

  然后再编译器里面打开 FPU

  然后再你的EWARM 目录下添加官方的例子文件

  我们用的就是这几个文件 STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.0.0\Libraries\CMSIS\DSP_Lib\Examples\arm_fft_bin_example

FFT

  接着像我这样加入这些组 在里面添加文件 文件在STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.0.0\Libraries\CMSIS\DSP_Lib\Source添加,然后在IAR里面加入 arm_fft_bin_example_f32 这个就是官方的例子 和官方的数据 arm_fft_bin_data

FFT

  连接下载

  使用WATCH窗口可以看见值

FFT

  然后 我讲一下这几个函数的作用

  /* Initialize the CFFT/CIFFT module */

  status = arm_cfft_radix4_init_f32(&S, fftSize,

  ifftFlag, doBitReverse); //这里是FFT的初始化

  /* Process the data through the CFFT/CIFFT module */ //FFT计算的函数 注意 testInput_f32_10khz 这个数组 不能是const 因为计算值是覆盖在这里面的

  arm_cfft_radix4_f32(&S, testInput_f32_10khz);

  /* Process the data through the Complex Magnitude Module for // FFT出来的是复数 这里是把复数求模 得幅值

  calculating the magnitude at each bin */

  arm_cmplx_mag_f32(testInput_f32_10khz, testOutput,

  fftSize);

  /* Calculates maxValue and returns corresponding BIN value */ //这里是求FFT出来数据模的最大值

  arm_max_f32(testOutput, fftSize, &maxValue, &testIndex);

  最后,如果你的运行到这一步 你就成功了

FFT

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