ARM CMSIS FFT库

本文详细介绍了使用1024点FFT进行信号处理的过程,包括数据准备、执行FFT、计算复数幅值及结果归一化。通过100Hz采样率的实例,展示了分辨率计算及基波位置的确定。实验发现,浮点数运算对处理器资源需求较高。

#include "arm_math.h"
#include "arm_const_structs.h"


#define FFT_LENGTH        1024         //FFT??,???1024?FFT

float fft_inputbuf[FFT_LENGTH*2];    //FFT????
float fft_outputbuf[FFT_LENGTH];    //FFT????
	    
    for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)//??????
	{
		fft_inputbuf[2*i] = table[i];

		fft_inputbuf[2*i+1]=0;
	}
	
	arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024,fft_inputbuf,0,1);
    arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf,fft_outputbuf,FFT_LENGTH);    
	for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)
	{
		fft_outputbuf[i] = fft_outputbuf[i]/FFT_LENGTH;
		printf("%06f,\r\n",fft_outputbuf[i]);
	}

本采样为1024个数据。

100Hz的采样率,分辨率为100/1024 = 0.0976Hz

第0个数据是基波.。

实际观察了下,浮点数对于处理器资源要求还是比较高,不是很实用。

 

### 使用 ARM CMSIS-DSP 进行复数 FFT 操作 为了执行复数快速傅里叶变换 (FFT),CMSIS-DSP 提供了一系列专门设计用于高效处理信号处理任务的函数[^1]。 下面是一个简单的 C 语言程序示例,展示了如何利用 CMSIS-DSP 函数来完成一次 N 点复数 FFT: ```c #include "arm_math.h" // 定义 FFT 大小 #define FFT_SIZE 1024 int main(void) { float32_t input[FFT_SIZE * 2]; // 输入缓冲区, 存储实部和虚部交替排列的数据 float32_t output[FFT_SIZE * 2]; // 输出缓冲区 arm_cfft_instance_f32 S; // 创建一个单精度浮点型复数 FFT 实例结构体变量 // 初始化实例对象参数配置 arm_cfft_radix4_init_f32(&S, FFT_SIZE, 0, 1); // 填充输入数组...此处省略实际数据填充过程... // 执行复数 FFT 变换操作 arm_cfft_radix4_f32(&S, input, output); // 后续可以对接收到的结果做进一步分析... return 0; } ``` 此代码片段首先包含了 `arm_math.h` 文件,这是访问 CMSIS 数字信号处理功能所必需的头文件。接着定义了一个长度为 `FFT_SIZE` 的复数序列作为输入向量,并准备了另一个同样大小的空间用来保存转换后的频域表示形式。通过调用 `arm_cfft_radix4_init_f32()` 来初始化 FFT 参数设置;最后使用 `arm_cfft_radix4_f32()` 对给定的时间序列应用 radix-4 算法实现高效的离散傅立叶变换运算。 值得注意的是,在真实应用场景下还需要考虑诸如内存分配、错误检测以及可能存在的硬件加速等问题。此外,对于不同的处理器架构和支持特性,具体的 API 调用可能会有所差异,请参照官方文档获取最准确的信息。
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