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如何使用STM32F30x 内部的DSP 进行浮点快速傅立叶变换资料下载

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:230.73KB | 2021-04-05

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前言 本文目的是演示如何使用STM32F30x 内部的DSP 进行浮点快速傅立叶变换(FFT),为联系实际应用,使用ADC 对波形发生器进行ADC 采样,然后对ADC 采样结果进行FFT, 与 Matlab 仿真结果进行比较察看最终结果的准确性。会使用到ARMDSP 库文件,以及STM32F30x 的浮点运算单元以及DSP指令等。 模拟ADC采样数据实现FFT 使用Matlab生成AM调制波形 波形公式为:AM_50= sin(2πfc)*(1 50%*sin(2πfm)), 其中fc 为载波频率,fm 为调制波频率,调制比50%。为了使用ADC 采样,将波形进行偏移处理,叠加1.5V 电压,最终波形展开公式如下: AM_50 = sin(2πfc) 50%*sin(2πfm))* sin(2πfc) 1.5 Matlab 程序如下: x =sin(2*pi*fm*t); % modulation wave figure; plot(t,x); y =sin(2*pi*fc*t); % carrier wave figure; plot(t,y); z1 =y.*(1 m1*x) 1.5; % AM wave with 50% depth figure; %figure 1 plot(t,z1); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('AM with50% depth'); Z1 =z1*4096/3.3; % 12-bit ADC Value 产生波形如下: 图【一】 生成模拟ADC数据,使用STM32F30x进行FFT运算 生成数据存于AM_50_ADC_Data[]数组中,实数转换为复数,进行CFFT 的运算,调用arm_cfft_f32 库函数,1024 点FFT。 /* Real data to magnitudedata */ for(i=0; i { testInput_f32_10khz[i*2 1] =0; testInput_f32_10khz[i*2] = AM_50_ADC_Data[i]; } /* Process the data throughthe CFFT/CIFFT module */ arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024,testInput_f32_10khz, ifftFlag, doBitReverse); /* Process the data throughthe Complex Magnitude Module for calculating the magnitude ateach bin */ arm_cmplx_mag_f32(testInput_f32_10khz,testOutput, fftSize); 结果打印并和Matlab计算结果进行比较 为方便显示只取整数部分比较:图【二】为Matlab 输出,图【三】为经过STM32F30x计算后的结果. 图【二】 图【三】 从数据上看Matlab 仿真以及STM32F30x的FFT 两者非常吻合,数据可以直接使用。基于时间数据转换到频域上,理论上直流分量,频率fc处,以及频率fc-fm,fc fm 处都会有波峰出现,实际看FFT 波形如下: 实际ADC采样并进行FFT操作 使用波形发生器产生50% 调幅波,载波10KHz,调制波1KHz,调制比50%,偏移1.5V。 使用STM32F30x进行ADC 采样,采样结果存于数组,数据导入到Matlab 显示波形如下:

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