【经验分享】如何使用STM32提供的DSP库进行FFT

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STMCU小助手发布时间：2022-1-15 23:08

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文章简介:	前些日子，因为需要在STM32F103系列处理器上，对采集的音频信号进行FFT，所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT。在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较，最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法。

前些日子，因为需要在STM32F103系列处理器上，对采集的音频信号进行FFT，所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT。在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较，最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法。

　　本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。

1.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。该数据来自STM32 DSP库使用文档。

图1 FFT运算效率测试数据

　　由图1可见，在STM32F10x系列处理器上，如果使用72M的系统主频，进行64点的FFT运算，仅仅需要0.078ms而已。如果是进行1024点的FFT运算，也才需要2.138ms。

2.如何使用STM32提供的DSP库函数

2.1下载STM32的DSP库

2.2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）。因为我只用到了256点的FFT，所以这里我只添加了cr4_fft_256_stm32.s文件。添加完成后的项目框架如图2所示。

图2 项目框架

2.3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)。

　　为什么要这样做呢？是因为后面要调用STM32的DSP库函数，需要传入的参数规定了必须是这样的数据格式。

　　下面是具体的实现代码：

/******************************************************************
# m' @: \. U$ J! H
函数名称:InitBufInArray()( Y3 Y2 |% N, `2 x& x% ^; x r
函数功能:模拟采样数据，采样数据中包含3种频率正弦波(350Hz，8400Hz，18725Hz)
# k$ g8 v W ?1 [
参数说明:$ U! o6 x: i1 E$ j* b3 V% t5 k# T! N
备注:在lBufInArray数组中，每个数据的高16位存储采样数据的实部，
2 F) D9 D, q: m( F, _% @% F! F
低16位存储采样数据的虚部(总是为0)" P5 k# S% m4 p
作　　者:博客园依旧淡然（http://www.cnblogs.com/menlsh/）3 W; W n+ X, Z+ }5 h0 W" B; v1 z
*******************************************************************/
+ a5 G' D5 V* a' a7 Z Y2 D
void InitBufInArray()
: A U* | m6 F) x% C. z
{
: s \9 w. a: F6 o# s% |
unsigned short i;
+ ^8 |# o- h5 H0 ^% r9 Y
float fx;
& [% z1 {8 S: j9 h1 _7 k1 Y3 F% p
for(i=0; i<NPT; i++)
# ?" I) e0 S" _+ h" g% e' K
{
3 A8 C3 `0 H# _" ^% Z, g6 D
fx = 1500 * sin(PI2 * i * 350.0 / Fs) + \" k& I- C3 c8 u& Q
2700 * sin(PI2 * i * 8400.0 / Fs) +2 f: G! w: F& R1 k) q: M
4000 * sin(PI2 * i * 18725.0 / Fs);
) j( J$ J' k1 `0 X
lBufInArray[i] = ((signed short)fx) << 16;
+ H+ X, E6 _- \4 ^
}
; y5 U' M4 @$ x C" L
}

复制代码

　　其中，NPT是采样点数256，PI2是2π（即6.28318530717959），Fs是采样频率44800。可以看到采样数据中包含了3种频率的正弦波，分别为350Hz，8400Hz和18725Hz。

2.4调用DSP库函数进行FFT

　　进行256点的FFT，只需要调用STM32 DSP库函数中的cr4_fft_256_stm32()函数即可。该函数的原型为：

　　void cr4_fft_256_stm32(void *pssOUT, void *pssIN, uint16_t Nbin);

　　其中，参数pssOUT表示FFT输出数组指针，参数pssIN表示要进行FFT运算的输入数组指针，参数Nbin表示了点数。至于该函数的具体实现，因为是用汇编语言编写的，我也不懂，这里就不妄谈了。

　　下面是具体的调用实例：

　　cr4_fft_256_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);

　　其中，参数lBufOutArray同样是一个long类型的数组，参数lBufInArray就是存放模拟采样数据的采样数组，NPT为采样点数256。

　　调用该函数之后，在lBufOutArray数组中就存放了进行FFT运算之后的结果数据。该数组中每个元素的数据格式为；高16位存储虚部，低16位存储实部。

2.5计算各次谐波幅值

　　得到FFT运算之后的结果数据之后，就可以计算各次谐波的幅值了。

　　下面是具体的实现代码：

/******************************************************************( l& M5 V* z# K1 a
函数名称:GetPowerMag()
+ o* c& F! ]/ G" ]$ @, t4 j0 `
函数功能:计算各次谐波幅值9 ]* d8 C& u8 J) ]
参数说明:3 {* ^ p5 w6 k9 [2 Z! e
备　　注:先将lBufOutArray分解成实部(X)和虚部(Y)，然后计算幅值(sqrt(X*X+Y*Y)- Q0 K% \8 Q% u
作　　者:博客园依旧淡然（http://www.cnblogs.com/menlsh/）/ L( C z! z/ J" l' T
*******************************************************************/, _# y+ d$ Y4 s$ ?
void GetPowerMag()
, Q {( z, A7 ^, f! m5 r
{8 C" G& _" N1 O4 f4 z% o& c
signed short lX,lY;: k9 c/ g4 O7 U
float X,Y,Mag;
; d! A) W8 p' R+ e9 F7 d' V6 C
unsigned short i;
. c' E& j" T( \3 q" A/ X) R
for(i=0; i<NPT/2; i++)# ~8 e f; D1 {- u/ k
{
% n& B5 U: g8 c0 L
lX = (lBufOutArray[i] << 16) >> 16;
# L0 }6 Y8 M0 ]
lY = (lBufOutArray[i] >> 16);
+ e* P/ q0 ], O/ ?/ }$ C; |" F
X = NPT * ((float)lX) / 32768;5 r7 c% q! o0 ^1 C% t$ `
Y = NPT * ((float)lY) / 32768;
) v6 ^9 o+ B! k% D* s! d; ^
Mag = sqrt(X * X + Y * Y) / NPT;7 P6 z H6 q3 ?. p9 D
if(i == 0)
8 {) d0 a$ E" e; Q6 A* S/ o
lBufMagArray[i] = (unsigned long)(Mag * 32768);
$ V' H* O. h5 E# e$ w5 M5 R( w' y
else
" V g" X" d! c. O: g
lBufMagArray[i] = (unsigned long)(Mag * 65536);" F$ m( Z! \1 T# K4 o' U$ ~
}- o, Y. [# Y) l/ j' R
}