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在STM32F407上做FFT的运算:
在对采集到的信号做FFT运算之前,我们先要明确以下几个东西: 采样频率(Fs)和进行一次FFT运算的点数(N) 基4FFT运算,点数只能是4的指数倍,即N=256、1024。 有了上述几个知识点后,我们先来看一下下面的这张图: 这张图是我通过stm32的ADC采集一个1KHZ的方波,然后进行1024个点的FFT得到的,此时的采样率大约为256KHZ,注意:这里的采样率是大约为256KHZ,与256KHZ有较大的偏差,这个偏差造成的后果就是右图的频谱图能量不集中。(频谱图中我去掉了直流分量与后面的一些点。) 下面我们再看一张图: 在这张图中,我的采样率大约是512KHZ,且与512KHZ很接近,输入的信号仍为1KHZ的方波,此时右图的频谱图能量就很集中,与理想FFT的结果非常的接近,这是我们所希望看到的,那么这是为啥呢? 原因其实很简单,在频谱图中,X轴所代表的就是频率的大小,具体的计算公式式为:频率 = X * Fs / N 其中Fs就是我们的采样频率,N就是FFT计算的点数。 让我们来验证一下吧! 第二张图的最高点的x值为2,带入公式计算可得:频率=2*512KHZ/1024=1KHZ,这不就刚好对应我们的基波频率么。之后排下来就是3次谐波、5次谐波…偶次谐波几乎为零。 那么频谱图的y轴代表什么含义呢? y轴的值代表的就是对应谐波的幅度(Vp),不过转换为幅度还需要一个公式:幅度 = Y * 2 / N。 PS:不过在32上其实是比较难做到采样频率的精确控制的,最好的方式是用FPGA驱动一个ADS8505(或者其他的ADC模块)实时采集数据,之后再将数据发给32。 |
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