MATLAB、FPGA、STM32中调用FFT计算频率、幅值及相位差

原创 已于 2025-03-06 09:35:35 修改 · 3.1k 阅读 · 37 ·
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#fpga开发 #matlab #stm32

于 2024-09-13 10:14:25 首次发布

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前言

最近在学习如何在STM32中调用FFT

MATLAB

首先对FFT进行一下说明，我们输入N个点的数据到FFT中，FFT会返回N个点的数据，这些数据都是复数，其模值就是我们用来计算频率和幅值，模值越大代表该频率占比越多，模值/N*2就是幅值。每个复数的角度代表了该频率的相位差（这里的初相位不一定准确，只有特定条件下是初相位）。FFT的结果一般是中心对称的，只需要看左半部分就行。

例如：

t = 0:1:255;
x = 30*cos(
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2302_77530416的博客
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STM32实现FFT，求取幅度频谱
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qq_34022877的博客
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fpga 计算相位差
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fpga实时计算并显示信号幅值和频率
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SPWM性能对决：查表法 vs 实时计算法在STM32上的实测对比
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频谱泄漏真相揭秘：导致FFT结果偏差的4个隐藏因素及应对策略
其本质源于信号在时域上的有限长度截断，导致频域中单一频率成分的能量向邻近频率扩散。理解这一现象必须建立在对FFT数学原理的深刻把握之上：FFT是对离散傅里叶变换（DFT）的高效实现，前提是信号在采样区间内严格...
STM32F103 FFT算法的实现
12-15
1024点的FFT算法实现
STM32 FFT算法实现
12-26
在原子哥的开发板上实现的FFT算法和UCOS。全部资料均来自网络，谢谢原子哥，谢谢网络上无私的朋友
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stm32实现4096点FFT
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FFT在STM32处理器上的实现完整代码
10-28
FFT在STM32处理器上的实现完整代码,可以直接运行在STM32系列芯片上
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04-02
运用STM32F407写的FFT，分辨率是1Hz。可以测量信号频率，以及谐波分析，失真度。另外还可以测量两个波形的相位差
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如何使用ARM做FFT变换？如何将FFT的变换结果还原成幅度、频率等具有实际物理意义的数值呢？本文和大家一起探讨些这些问题。本文硬件使用GFARM02硬件模块[1]，文章最后有其淘宝链接。核心器件为STM32F103RCT6，为Cortex-M3核，采用的CMSIS版本为CMSIS_5-5.6.0。
用STM32实现FFT
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前言 电子设计大赛已经过去很久了，一直想写一篇关于FFT的文章也没有来得及，现在写一下来记录分享一下。 本篇文章不讲复杂的FFT原理，只讲如何在stm32里面怎么实现FFT 一、FFT是什么，能干啥？ FFT(fast Fourier transform)快速傅里叶变换，把时域信号变换到频域，至于换到频域后能做啥，那就多了 二、先用matlab来认识一下FFT 1.上代码 代码如下： fs = 1024; %采样频率 NPT = 1024; %样点个数 t=0:1/f
基于STM32 HAL库的FFT计算与数学运算：幅值、频率、均方根、平均值、最大值、最小值、峰峰值与标准差
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介绍如何使用STM32微控制器执行FFT计算，以提取信号的幅值、频率、均方根、平均值、最大值、最小值、峰峰值与标准差。1. 信号采集 首先，我们需要使用STM32的ADC模块来采集模拟信号，比如三相交流电。ADC将模拟信号（如电压或电流）转换为数字信号，供后续处理。 采样数量：FFT的计算通常需要2的整数次幂的采样点数（如1024、2048）。采样点数越多，频率分辨率越高。 采样频率：采样频率必须至少是信号频率的两倍（奈奎斯特定理）。例如，分析50Hz的信号时，采样频率应至少为100Hz。
MATLAB中通过fft计算信号频谱的问题
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之前一直在做声音相关的一个项目，其中用到了很多信号频谱的问题，包括fft点数的选取、fft之后画图横纵坐标的问题、fftshift的用法等等。前面因为忙，也没有仔细研究，现在将问题总结如下：1.fft点数的选取。众所周知，fft是快速傅里叶变换，当信号为2的整数幂时效率最高（当然还有基为3，4的fft，用的不多此处不表，下面提到的fft均为基是2的fft）。 而现实生活中的信号往往并不是2的整数幂
STM32F4的FFT测频率幅值相位差怎么写
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在STM32F4上进行FFT测频率、幅值和相位差的步骤如下： 1. 采集信号：使用ADC模块采集需要进行FFT分析的信号，并将采样数据存储到数组中。 2. 傅里叶变换：使用FFT库对采集到的数据进行快速傅里叶变换（FFT），得到频域数据。 3. 计算频率：利用FFT得到的频域数据计算出对应的频率。 4. 计算幅值：计算得到的频域数据可以通过计算其绝对值来得到其对应的幅值。 5. 计算相位差：利用FFT得到的频域数据可以计算出各个频率对应的相位，从而计算出两个信号之间的相位差。 以下是一个简单的示例代码，可供参考： ```c #include <stdio.h> #include "stm32f4xx.h" #include "arm_math.h" #define N 256 // 采样点数 #define Fs 8000 // 采样频率 #define PI 3.1415926 float32_t input[N], output[N]; uint32_t max_index; // FFT变换 void FFT(float32_t* input, float32_t* output) { arm_cfft_radix4_instance_f32 S; arm_cfft_radix4_init_f32(&S, N, 0, 1); arm_cfft_radix4_f32(&S, input); arm_cmplx_mag_f32(input, output, N); // 计算幅值 arm_max_f32(output, N, &max_index); // 找到最大值的下标 } int main() { // 初始化ADC模块，配置GPIO口为模拟输入 ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure; GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOC, ENABLE); RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AN; GPIO_InitStructure.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_NOPULL; GPIO_Init(GPIOC, &GPIO_InitStructure); ADC_InitStructure.ADC_Resolution = ADC_Resolution_12b; ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = DISABLE; ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConvEdge = ADC_ExternalTrigConvEdge_None; ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; ADC_InitStructure.ADC_NbrOfConversion = 1; ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure); // 采集信号并进行FFT变换 int i; for (i = 0; i < N; i++) { ADC_SoftwareStartConv(ADC1); while (ADC_GetFlagStatus(ADC1, ADC_FLAG_EOC) == RESET); input[i] = ADC_GetConversionValue(ADC1); } FFT(input, output); // 计算频率和相位差 float32_t freq = max_index * Fs / N; float32_t phase_diff = atan2f(input[max_index*2+1], input[max_index*2]); printf("Frequency = %f Hz\n", freq); printf("Amplitude = %f\n", output[max_index]); printf("Phase difference = %f degrees\n", phase_diff * 180 / PI); while (1); return 0; } ``` 此代码仅作为示例，具体实现还需要根据具体需求进行修改。
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