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STM32F4进行ADC采样并执行FFT运算的测试代码。

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简介:
经过模拟信号的ADC采样转换,其结果为数字信号。随后,该数字信号能够被执行FFT运算,这使得在频域中对信号的特性进行分析变得更加简便和有效。本代码通过采用STM32F407的ADC-DMA模式,成功采集了4096个数据点。进一步地,它利用了DSP库中提供的快速傅里叶变换算法,并经过实际测试验证,确认其可运行可靠性。

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  • STM32F4 FFTADC
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    本简介提供了一段用于STM32F4微控制器进行快速傅里叶变换(FFT)运算的ADC采样测试代码。该代码有助于工程师评估信号处理算法在嵌入式系统中的性能。 模拟信号经过ADC采样后会转换为数字信号,而数字信号可以进行FFT运算,在频域分析中更便于观察其特征。此代码使用STM32F407的ADC-DMA模式采集4096个数据点,并利用DSP库中的FFT算法执行快速傅里叶变换,经过测试证明该方法是可行的。
  • 5529 ADCFFT
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  • ESP32_Audio_Spectrum: 本仓库提供通过ADC音频FFT频域转换指导
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    ESP32_Audio_Spectrum是一个开源项目,旨在通过ESP32芯片上的ADC模块采集音频信号,并运用快速傅里叶变换(FFT)算法将时域信号转换至频域,帮助开发者深入理解音频处理技术。 ESP32是一款功能强大的微控制器,在物联网(IoT)和嵌入式系统领域广泛应用。它集成了Wi-Fi、蓝牙以及丰富的数字外设接口,因此备受青睐。本项目主要探讨如何利用ESP32的模拟对数字转换器(ADC)处理音频信号,并通过快速傅里叶变换(FFT),将其转化为频率域数据以进行频谱分析。 ADC在电子设备中扮演着重要角色,它将连续变化的模拟信号转变为离散的数字信号。这对于诸如音频这样的模拟输入信号来说至关重要,因为这些信息需要被数字化后才能由数字系统处理。ESP32配备有两个内置12位分辨率的ADC模块,并支持多种采样率和分辨率设置,这使得它成为理想的选择用于各种音频应用。 接下来我们来谈谈快速傅里叶变换(FFT)。这是一种高效计算复数序列傅里叶变换的技术,在音频信号分析中至关重要。通过使用FFT算法,我们可以将时间域中的音频数据转换为频率域的数据形式,从而揭示出不同频段内的成分信息。为了在ESP32上执行此操作,通常需要预先对ADC采集到的原始数据进行一定的预处理工作,比如填充零值来满足特定长度要求。 我们选择使用C语言作为编程工具,这是嵌入式开发中广泛采用的一种简洁高效的编码方式。开发者可以利用如Arduino ESP32库中的fft函数或其他自定义实现的方式来完成FFT计算过程。 在实际的应用场景下,还需要对处理后的数据进行适当的展示和分析工作。这可能包括将结果转换为更符合人类听觉感知的方式(例如使用对数尺度),并通过图形界面或串行通信等方式输出到显示屏或者连接的计算机上。为了实时地更新频谱图并显示音频信号的变化情况,开发者需要编写相应的代码逻辑。 “audio spectrum”一词指的是进行中的音频频谱分析过程,“sample”则指代了通过ADC采集得到的声音样本。“esp32”,“adc”和“fft”则是实现这一目标所依赖的关键技术基础。 总的来说,该项目涵盖了ESP32的ADC接口、音频采样以及FFT算法的应用,并且着重于C语言环境下的嵌入式编程实践。通过学习这些内容,开发者将能够掌握如何利用ESP32平台来处理音频信号并进行频率域分析,这对于开发音乐播放器、噪音监测系统以及其他基于音频技术的物联网应用具有重要意义。
  • ADCFFT变换_STM32ADCFFT变换_ADCFFT源
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    本项目提供STM32微控制器上进行ADC采样及FFT变换的实现代码。通过该源码,用户可以对模拟信号进行高效准确的数据采集与频谱分析。 使用STM32进行ADC采集并执行FFT变换。
  • 使用MATLABFFT信号分析
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    本简介探讨了利用MATLAB软件对采样信号实施快速傅里叶变换(FFT)分析的方法与应用。通过实例演示如何有效处理和解析信号数据,揭示隐藏于数据背后的模式与特征。 对一段采样信号进行FFT可以得到其包含的谐波成分,从而了解该段信号含有哪些频率的谐波以及各次谐波的具体含量(可以通过MATLAB程序实现)。
  • STM32F407 使用ADC+DMA+定时器
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    本项目介绍如何利用STM32F407微控制器结合ADC、DMA和定时器实现高效数据采集。通过配置与编程,展示硬件资源在实际应用中的协同工作能力。 使用STM32F407微控制器结合ADC(模数转换器)、DMA(直接内存访问)和定时器来实现采样功能。这种方法可以高效地进行数据采集,并且能够减少CPU的负担。通过配置定时器触发ADC采样,再利用DMA将采集到的数据自动传输至存储区域,整个过程无需频繁中断主程序,从而提高了系统的响应速度和稳定性。
  • STM32F407 使用DMA12通道ADC
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    本项目详细介绍如何在STM32F407微控制器上配置并使用DMA技术实现高效、快速的12通道模拟数字转换器(ADC)采样,适用于需要多路信号同步采集的应用场景。 在项目中已成功利用STM32F407的DMA传输实现ADC 12通道交替采样。
  • 合理选用高速ADC
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    本文探讨了在信号处理中使用高速模数转换器(ADC)实施欠采样的方法与技巧,指导读者如何根据不同应用场景选择合适的ADC以简化系统设计并降低成本。 欠采样或违反奈奎斯特准则在ADC应用中是一种常见的技术手段,在射频通信及高性能测试设备如示波器等领域尤为常见。然而,关于是否必须遵循奈奎斯特准则以获取信号内容的问题,在这一“灰色”地带常常引发困惑。
  • STM32 ADC集正弦波利用STM32 DSP库FFT分析以计失真度
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    本项目采用STM32微控制器采集正弦信号,并通过内置DSP库执行快速傅里叶变换(FFT),旨在精确评估信号中的谐波失真,适用于音频设备和电信号测试。 本资源基于正点原子stm32F103mini开发板,并使用keil5作为软件平台。对于其他类型的STM32设备,只需调整相关配置即可实现兼容。 该资源利用STM32内置的ADC模块采集外部输入的正弦信号(需对外加信号进行偏置处理,因为STM32自带ADC的工作范围为0至3.3V)。 采用官方DSP库中的FFT算法对数据进行处理,支持64、256和1024点的数据长度。同时计算并展示正弦波的失真度。 采样频率可根据需求自由配置,并通过调整相关参数实现设置。 具体操作步骤请参阅README文档。
  • STM32 ADC集正弦波利用STM32 DSP库FFT分析以计失真度
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    本项目采用STM32微控制器采集模拟正弦信号,并通过内置DSP库执行快速傅里叶变换(FFT)来评估信号失真程度,实现对音频或电信号质量的精确检测。 本资源基于正点原子stm32F103mini板,并使用Keil5作为软件开发平台。对于其他类型的STM32芯片,只需调整相关配置即可实现兼容性。 该资源利用了STM32内置的ADC模块来采集外部输入的正弦信号(需注意外加信号需要偏置处理,因为STM32自带的ADC仅能采集0至3.3V范围内的电压)。 在数据处理方面,则采用了STM32官方DSP库中的FFT算法对所采样到的数据进行分析。具体来说,该资源支持64、256和1024点的信号变换计算,并能够根据这些数据来评估正弦波失真度。 此外,本项目还允许用户自由配置采样频率并调整相关参数以适应不同的需求。详细的操作指南请参阅README文件中的说明。