實時fft資料統計

原創

teresa_zp

2020-03-28 11:45

最近在做單片機實時fft-ifft分析，遇到了許多問題，由於傳感器對於外部環境敏感，表現不穩定，沒有硬件濾波，導致必須做軟件濾波後方可進行後續分析，查閱了很久的fft資料，一併發上來，給大家參考。

單片機要求代碼量少，且使用的內存小，故挑選的代碼很有針對性。

1:c語言版本fft-ifft代碼

1.1 https://blog.csdn.net/weixin_42882232/article/details/81414642此代碼由於缺少必要註釋，導致輸出參數混淆，簡單sin函數測試，同matlab對比，無法得出正確數據，沒明白fft原理，無法自己修改，也不知道到底代碼對不對。

1.2 https://download.csdn.net/download/zhaopeizhaopeipei/12266546此代碼運算速度很快，內存佔用也很小，唯一缺點就是代碼量太大，只能屏蔽沒有調用過的，即便如此也佔用了很大的單片機內存，需要嘗試後在做決定。需要提前看.c的註釋說明，有複數及實數fft調用，matlab測試過複數調用，64,18,256,512點均沒有問題。

	int len=64;
	int nCurIndex = 0;
	i=0;
	for (int nBlock=0; nBlock<nSize-len; nBlock+=len)//nSize爲數據長度pHong爲數據的實部及虛部，順序存儲，虛部爲0
	{
		nCurIndex = nBlock;
		
		cdft(len*2, -1, pHong+nCurIndex*2);//輸入實部，虛部，實部，虛部交替存儲......，輸出爲實部，虛部，實部，虛部交替存儲
	}
	for (nBlock=0; nBlock<nSize-len; nBlock+=len)
	{
		nCurIndex = nBlock;
		
		for (int m=0; m<len-1;m++)
		{
			k=1.0*m/(nPow2Len*dt);
			
			if( ( (k) >= ff1 && (k) <= ff2) || (k) >= (1/dt-ff2) && (k <= (1/dt - ff1) ) )
			{
				//data[m] = data[m];
			}
			else
			{
				pHong[nCurIndex*2 + 2*m] = 0;
				pHong[nCurIndex*2 + 2*m+1] = 0;
			}
		}
// 		pHong[nCurIndex*2] = 0;
// 		pHong[nCurIndex*2] = 0;
	}

//頻域抽取完成後，ifft逆變換
	for (nBlock=0; nBlock<nSize-len; nBlock+=len)
	{
		nCurIndex = nBlock;
		cdft(len*2, 1, pHong+nCurIndex*2);//反變換   輸出數據爲實部虛部，實部虛部交替存儲
			
		for (int i=0;i<len*2;i++)
		{
			pHong[i]=pHong[i]/(len*2);//實部爲ifft變換後的數據
		}
	}

% f1=0;%帶通
% f2=8;
% %%處理data1
% Nout = 128;
% N=128;
% NFFT = 2^nextpow2(N); % Next power of 2 from length of y
% y=k;
% f = (0:length(y)-1)*Fs/length(y);
% yy=zeros(1,length(y));
% for m=0:Nout-1
%     if(m/(N*dt) > f1 & m/(N*dt) < f2) | (m/(N*dt) > (1/dt-f2) & m/(N*dt) < (1/dt -f1))
%         yy(m+1)=y(m+1);
%     else
%         if m<N-1
%             yy(m+1)=0;
%         end
%     end
% end
% yy(1)=y(1);
% yy(Nout)=y(Nout);
% hong1=real(ifft(yy));

1.3 arm dsp庫實現fft 代碼需要檢查版本，據說是版本1.4一下的實數fft有錯誤，無法使用，dsp文檔中部分實數fft的輸出參數同文檔描述不一致，需要注意下。此庫實現fft代碼量編譯後令人驚異的小，調用時也需要明白調用函數參數的使用方法，不能隨意調用，以防止由於誤用引入錯誤。

https://wenku.baidu.com/view/69308ac43c1ec5da50e270c8.html?sxts=1585013642187

https://wenku.baidu.com/view/81b29abd0066f5335a8121f9.html

https://wenku.baidu.com/view/f9d54f486f1aff00bfd51e5f.html?sxts=1585013667786

https://wenku.baidu.com/view/9cbc1a94eff9aef8951e061b.html?rec_flag=default&sxts=1585013684303

2：實時fft關於頻譜泄漏的問題

https://blog.csdn.net/wordwarwordwar/article/details/72590859

https://blog.csdn.net/wordwarwordwar/article/details/72590680

https://blog.csdn.net/kenjianqi1647/article/details/79589782文章寫得很明白，如果有可能截取週期性的信號，那就截取週期性信號，如果不可以，可以考慮增加窗函數的使用。

添加窗函數參考https://www.cnblogs.com/VerilogHDL/p/5959548.html