【正点原子探索者STM32F407开发板例程连载+教学】第52章 DSP测试实验

2019-07-20 23:59发布

第五十二章 DSP测试实验

  1.硬件平台:正点原子探索者STM32F407开发板 2.软件平台:MDK5.1 3.固件库版本:V1.4.0
上一章,我们在ALIENTEK探索者STM32F4开发板上测试了STM32F4的硬件FPUSTM32F4除了集成硬件FPU外,还支持多种DSP指令集。同时ST还提供了一整套DSP库方便我们工程中开发应用。 本章,我们将指导大家入门STM32F4DSP,手把手教大家搭建DSP库测试环境,同时通过对DSP库中的几个基本数学功能函数和FFT快速傅里叶变换函数的测试,让大家对STM32F4DSP库有个基本的了解。本章分为如下几个部分: 52.1 DSP简介与环境搭建 52.2 硬件设计 52.3 软件设计 52.4 下载验证  

52.1 DSP简介与环境搭建  

本节将分两个部分:1STM32F4 DSP简介;2DSP库运行环境搭建

52.1.1 STM32F4 DSP简介 

STM32F4采用Cortex-M4内核,相比Cortex-M3系列除了内置硬件FPU单元,在数字信号处理方面还增加了DSP指令集,支持诸如单周期乘加指令(MAC),优化的单指令多数据指令(SIMD),饱和算数等多种数字信号处理指令集。相比Cortex-M3Cortex-M4在数字信号处理能力方面得到了大大的提升。Cortex-M4执行所有的DSP指令集都可以在单周期内完成,而Cortex-M3需要多个指令和多个周期才能完成同样的功能。 接下来我们来看看Cortex-M4的两个DSP指令:MAC指令(32位乘法累加)和SIMD指令。 32位乘法累加(MAC)单元包括新的指令集,能够在单周期内完成一个 32×32+ 64à 64 的操作或两个16×16 的操作,其计算能力,如表52.1.1.1所示:
 52.1.1.1 32位乘法累加(MAC)单元的计算能力 Cortex-M4支持SIMD指令集,这在Cortex-M3/M0系列是不可用的。上述表中的指令,有的属于SIMD指令。与硬件乘法器一起工作(MAC),使所有这些指令都能在单个周期内执行。受益于SIMD指令的支持,Cortex-M4处理器能在单周期内完成高达32×32+64à64的运算,为其他任务释放处理器的带宽,而不是被乘法和加法消耗运算资源。 比如一个比较复杂的运算:两个16×16乘法加上一个32位加法,如图52.1.1.2所示:  52.1.1.2 SUM运算过程 以上图片所示的运算,即:SUM = SUM +A* C+B *D),在STM32F4上面,可以被编译成由一条单周期指令完成。 上面我们简单的介绍了Cortex-M4DSP指令,接下来我们来介绍一下STM32F4DSP库。 STM32F4DSP库源码和测试实例在ST提供的标准库:stm32f4_dsp_stdperiph_lib.zip里面就有(该文件可以在:http://www.st.com/web/en/catalog/tools/FM147/CL1794/SC961/SS1743/P F257901下载,文件名:STSW-STM32065),该文件在:光盘à 8STM32参考资料àSTM32F4xx固件库 文件夹里面,解压该文件,即可找到ST提供的DSP库,详细路径为:光盘à8STM32参考资料àSTM32F4xx固件库àSTM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0àLibrariesàCMSISà DSP_Lib,该文件夹下目录结构如图52.1.1.3所示:  52.1.1.3 DSP_Lib目录结构 DSP_Lib源码包的Source文件夹是所有DSP库的源码,Examples文件夹是相对应的一些测试实例。这些测试实例都是带main函数的,也就是拿到工程中可以直接使用。接下来我们一一讲解一下Source源码文件夹下面的子文件夹包含的DSP库的功能。 BasicMathFunctions 基本数学函数:提供浮点数的各种基本运算函数,如向量加减乘除等运算。 CommonTables arm_common_tables.c文件提供位翻转或相关参数表。 ComplexMathFunctions 复杂数学功能,如向量处理,求模运算的。 ControllerFunctions 控制功能函数。包括正弦余弦,PID电机控制,矢量Clarke变换,矢量Clarke逆变换等。 FastMathFunctions 快速数学功能函数。提供了一种快速的近似正弦,余弦和平方根等相比CMSIS计算库要快的数学函数。 FilteringFunctions 滤波函数功能,主要为FIRLMS(最小均方根)等滤波函数。
MatrixFunctions
矩阵处理函数。包括矩阵加法、矩阵初始化、矩阵反、矩阵乘法、矩阵规模、矩阵减法、矩阵转置等函数。 StatisticsFunctions 统计功能函数。如求平均值、最大值、最小值、计算均方根RMS、计算方差/标准差等。
SupportFunctions
支持功能函数,如数据拷贝,Q格式和浮点格式相互转换,Q任意格式相互转换。
TransformFunctions
变换功能。包括复数FFTCFFT/复数FFT逆运算(CIFFT)、实数FFTRFFT/实数FFT逆运算(RIFFT)、和DCT(离散余弦变换)和配套的初始化函数。        所有这些DSP库代码合在一起是比较多的,因此,ST为我们提了.lib格式的文件,方便使用。这些.lib文件就是由Source文件夹下的源码编译生成的,如果想看某个函数的源码,大家可以在Source文件夹下面查找。.lib格式文件路径:光盘à8STM32参考资料àSTM32F4xx固件库àSTM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0àLibrariesàCMSISàLibàARM ,总共有8.lib文件,如下: ①  arm_cortexM0b_math.lib  (Cortex-M0大端模式) ②  arm_cortexM0l_math.lib   (Cortex-M0小端模式) ③  arm_cortexM3b_math.lib  (Cortex-M3大端模式) ④  arm_cortexM3l_math.lib   (Cortex-M3小端模式) ⑤  arm_cortexM4b_math.lib  (Cortex-M4大端模式) ⑥  arm_cortexM4bf_math.lib  (Cortex-M4小端模式) ⑦  arm_cortexM4l_math.lib   (浮点Cortex-M4大端模式) ⑧  arm_cortexM4lf_math.lib  (浮点Cortex-M4小端模式) 我们得根据所用MCU内核类型以及端模式来选择符合要求的.lib文件,本章我们所用的STM32F4属于CortexM4F内核,小端模式,应选择:arm_cortexM4lf_math.lib(浮点Cortex-M4小端模式)        对于DSP_Lib的子文件夹Examples下面存放的文件,是ST官方提供的一些DSP测试代码,提供简短的测试程序,方便上手,有兴趣的朋友可以根据需要自行测试。

52.1.2 DSP库运行环境搭建     

本节我们将讲解怎么搭建DSP库运行环境,只要运行环境搭建好了,使用DSP库里面的函数来做相关处理就非常简单了。本节,我们将以上一章例程(实验46_1)为基础,搭建DSP运行环境。MDK里面搭建STM32F4DSP运行环境(使用.lib方式)是很简单的,分为3个步骤: 1, 添加文件。 首先,我们在例程工程目录下新建:DSP_LIB文件夹,存放我们将要添加的文件:arm_cortexM4lf_math.lib和相关头文件,如图52.1.2.1所示:  52.1.2.1 DSP_LIB文件夹添加文件 其中arm_cortexM4lf_math.lib的由来,在52.1.1节已经介绍过了。Include文件夹,则是直接拷贝:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0àLibrariesàCMSISàInclude 这个Include文件夹,里面包含了我们可能要用到的相关头文件。 然后,打开工程,新建DSP_LIB分组,并将arm_cortexM4lf_math.lib添加到工程里面,如图52.1.2.2所示:  52.1.2.2 添加.lib文件        这样,添加文件就结束了(就添加了一个.lib文件)。 2, 添加头文件包含路径 添加好.lib文件后,我们要添加头文件包含路径,将第一步拷贝的Include文件夹和DSP_LIB文件夹,加入头文件包含路径,如图52.1.2.3所示:  52.1.2.3 添加相关头文件包含路径 3, 添加全局宏定义 最后,为了使用DSP库的所有功能,我们还需要添加几个全局宏定义: 1__FPU_USED 2__FPU_PRESENT 3ARM_MATH_CM4 4__CC_ARM 5ARM_MATH_MATRIX_CHECK 6ARM_MATH_ROUNDING 添加方法:点击àC/C++选项卡,然后在Define里面进行设置,如图52.1.2.4所示:  52.1.2.4 DSP库支持全局宏定义设置 这里,两个宏之间用“,”隔开。并且,上面的全局宏里面,我们没有添加__FPU_USED,因为这个宏定义在Target选项卡设置Code Generation的时候(上一章有介绍),选择了:Use FPU(如果没有设置Use FPU,则必须设置!!),故MDK会自动添加这个全局宏,因此不需要我们手动添加了。同时__FPU_PRESENT全局宏我们FPU实验已经讲解,这个宏定义在stm32f4xx.h头文件里面已经定义。这样,在Define处要输入的所有宏为:STM32F40_41xxx,USE_STDPERIPH_DRIVER,ARM_MATH_CM4,__CC_ARM,ARM_MATH_MATRIX_CHECK,ARM_MATH_ROUNDING 6个。        至此,STM32F4DSP库运行环境就搭建完成了。        特别注意,为了方便调试,本章例程我们将MDK的优化设置为-O0优化,以得到最好的调试效果。

52.2 硬件设计

本例程包含2个源码:实验47_1 DSP BasicMath测试实验47_2 DSP FFT测试,他们除了main.c里面内容不一样外,其他源码完全一模一样(包括MDK配置)。 实验47_1 DSP BasicMath测试 实验功能简介:测试STM32F4的DSP库基础数学函数:arm_cos_f32和arm_sin_f32和标准库基础数学函数:cosf和sinf的速度差别,并在LCD屏幕上面显示两者计算所用时间,DS0用于提示程序正在运行。 实验47_2 DSP FFT测试 实验功能简介:测试STM32F4的DSP 库的FFT函数,程序运行后,自动生成1024点测试序列,然后,每当KEY0按下后,调用DSP库的FFT算法(基4法)执行FFT运算,在LCD屏幕上面显示运算时间,同时将FFT结果输出到串口,DS0用于提示程序正在运行。 本实验用到的资源如下: 1,指示灯DS0 2KEY0按键 3,串口 4TFTLCD模块    这些前面都已介绍过。

52.3 软件设计

本章代码,分成两个工程:1,实验47_1 DSP BasicMath测试;2,实验47_2 DSP FFT测试,接下来我们分别介绍。

52.3.1 DSP BasicMath测试

       这是我们使用STM32F4DSP库进行基础数学函数测试的一个例程。使用大家耳熟能详的公式进行计算: sin(x)2+cos(x)2=1        这里我们用到的就是sincos函数,不过实现方式不同。MDK的标准库(math.h)提供我们:sincossinfcosf4个函数,带f的表示单精度浮点型运算,即float型,而不带f的表示双精度浮点型,即double        STM32F4DSP库,则提供我们另外两个函数:arm_sin_f32arm_cos_f32注意:需要添加:arm_math.h头文件才可使用!!!),这两个函数也是单精度浮点型的,用法同sinfcosf一模一样。        本例程就是测试:arm_sin_f32& arm_cos_f32 sinf&cosf的速度差别。        因为52.1.2节已经搭建好DSP库运行环境了,所以我们这里直接只需要修改main.c里面的代码即可,main.c代码如下: #include "math.h" #include "arm_math.h"    #define    DELTA   0.000001f              //误差值 //sin cos测试   angle:起始角度  times:运算次数 //mode:0,不使用DSP;1,使用DSP //返回值:0,成功;0XFF,出错 u8 sin_cos_test(float angle,u32 times,u8 mode) {        float sinx,cosx;        float result;        u32 i=0;        if(mode==0)        {               for(i=0;i<times;i++)               {                      cosx=cosf(angle);                 //不使用DSP优化的sincos函数                      sinx=sinf(angle);                      result=sinx*sinx+cosx*cosx; //计算结果应该等于                      result=fabsf(result-1.0f);       //对比与1的差值                      if(result>DELTA)return 0XFF;//判断失败                      angle+=0.001f;                    //角度自增               }        }else        {               for(i=0;i<times;i++)               {                      cosx=arm_cos_f32(angle);     //使用DSP优化的sincos函数                      sinx=arm_sin_f32(angle);                      result=sinx*sinx+cosx*cosx; //计算结果应该等于                      result=fabsf(result-1.0f);       //对比与1的差值                      if(result>DELTA)return 0XFF;//判断失败                      angle+=0.001f;                    //角度自增               }        }        return 0;//任务完成 } u8 timeout;//定时器溢出次数 int main(void) {            float time;        u8 buf[50]; u8 res;        NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);//设置系统中断优先级分组2        delay_init(168);  //初始化延时函数        uart_init(115200);         //初始化串口波特率为115200        LED_Init();                         //初始化LED        KEY_Init();                         //初始化按键       LCD_Init();                         //初始化LCD       TIM3_Int_Init(65535,8400-1);//10Khz计数频率,最大计时6.5秒超出        POINT_COLOR=RED;        LCD_ShowString(30,50,200,16,16,"Explorer STM32F4");              LCD_ShowString(30,70,200,16,16,"DSP BasicMath TEST");           LCD_ShowString(30,90,200,16,16,"ATOM@ALIENTEK");        LCD_ShowString(30,110,200,16,16,"2014/7/2");              LCD_ShowString(30,150,200,16,16," No DSP runtime:"); //显示提示信息        LCD_ShowString(30,190,200,16,16,"Use DSP runtime:"); //显示提示信息           POINT_COLOR=BLUE;       //设置字体为蓝 {MOD}          while(1)        {               LCD_Fill(30+16*8,150,lcddev.width-1,60,WHITE);          //清除原来现实               //不使用DSP优化               TIM_SetCounter(TIM3,0);//重设TIM3定时器的计数器值               timeout=0;               res=sin_cos_test(PI/6,200000,0);               time=TIM_GetCounter(TIM3) +(u32)timeout*65536;               sprintf((char*)buf,"%0.1fms ",time/10);               if(res==0)LCD_ShowString(30+16*8,150,100,16,16,buf); //显示运行时间                          else LCD_ShowString(30+16*8,150,100,16,16,"error"); //显示当前运行情况                   //使用DSP优化                         TIM_SetCounter(TIM3,0);//重设TIM3定时器的计数器值               timeout=0;               res=sin_cos_test(PI/6,200000,1);               time= TIM_GetCounter(TIM3)+(u32)timeout*65536;               sprintf((char*)buf,"%0.1fms ",time/10);               if(res==0)LCD_ShowString(30+16*8,190,100,16,16,buf); //显示运行时间                   else LCD_ShowString(30+16*8,190,100,16,16,"error"); //显示错误                   LED0=!LED0;        } } 这里包括2个函数:sin_cos_testmain函数,sin_cos_test函数用于根据给定参数,执行 sin(x)2+cos(x)2=1 的计算。计算完后,计算结果同给定的误差值(DELTA)对比,如果不大于误差值,则认为计算成功,否则计算失败。该函数可以根据给定的模式参数(mode)来决定使用哪个基础数学函数执行运算,从而得出对比。        main函数则比较简单,这里我们通过定时器3来统计sin_cos_test运行时间,从而得出对比数据。主循环里面,每次循环都会两次调用sin_cos_test函数,首先采用不使用DSP库方式计算,然后采用使用DSP库方式计算,并得出两次计算的时间,显示在LCD上面。        DSP基础数学函数测试的程序设计就讲解到这里。

52.3.1 DSP FFT测试

       这是我们使用STM32F4DSP库进行FFT函数测试的一个例程。 首先,我们简单介绍下FFTFFT即快速傅里叶变换,可以将一个时域信号变换到频域。因为有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了,这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。简而言之,FFT就是将一个信号从时域变换到频域方便我们分析处理。        在实际应用中,一般的处理过程是先对一个信号在时域进行采集,比如我们通过ADC,按照一定大小采样频率F去采集信号,采集N个点,那么通过对这N个点进行FFT运算,就可以得到这个信号的频谱特性。 这里还涉及到一个采样定理的概念:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率F大于信号中最高频率fmax2倍时(F>2*fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,采样定理又称奈奎斯特定理。举个简单的例子:比如我们正常人发声,频率范围一般在8KHz以内,那么我们要通过采样之后的数据来恢复声音,我们的采样频率必须为8KHz2倍以上,也就是必须大于16KHz才行。 模拟信号经过ADC采样之后,就变成了数字信号,采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。N个采样点数据,在经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算,通常N2的整数次方。 假设采样频率为F,对一个信号采样,采样点数为N,那么FFT之后结果就是一个N点的复数,每一个点就对应着一个频率点(以基波频率为单位递增),这个点的模值(sqrt(实部2+虚部2))就是该频点频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢?假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是AN/2倍,而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。 这里还有个基波频率,也叫频率分辨率的概念,就是如果我们按照F的采样频率去采集一个信号,一共采集N个点,那么基波频率(频率分辨率)就是fk=F/N。这样,第n个点对应信号频率为:F*(n-1)/N;其中n1,当n=1时为直流分量。        关于FFT我们就介绍到这。        如果我们要自己实现FFT算法,对于不懂数字信号处理的朋友来说,是比较难的,不过,ST提供的STM32F4 DSP库里面就有FFT函数给我们调用,因此我们只需要知道如何使用这些函数,就可以迅速的完成FFT计算,而不需要自己学习数字信号处理,去编写代码了,大大方便了我们的开发。        STM32F4DSP库里面,提供了定点和浮点 FFT实现方式,并且有基4的也有基2的,大家可以根据需要自由选择实现方式。注意:对于基4FFT输入点数必须是4n,而基2FFT输入点数则必须是2n,并且基4FFT算法要比基2的快。 本章我们将采用DSP库里面的基4浮点FFT算法来实现FFT变换,并计算每个点的模值,所用到的函数有: arm_status arm_cfft_radix4_init_f32(   arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,   uint16_t fftLen,uint8_t ifftFlag,uint8_t bitReverseFlag) void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc) void arm_cmplx_mag_f32(float32_t * pSrc,float32_t * pDst,uint32_t numSamples)        第一个函数arm_cfft_radix4_init_f32,用于初始化FFT运算相关参数,其中:fftLen用于指定FFT长度(16/64/256/1024/4096),本章设置为1024ifftFlag用于指定是傅里叶变换(0)还是反傅里叶变换(1),本章设置为0bitReverseFlag用于设置是否按位取反,本章设置为1;最后,所有这些参数存储在一个arm_cfft_radix4_instance_f32结构体指针S里面。        第二个函数arm_cfft_radix4_f32就是执行基4浮点FFT运算的,pSrc传入采集到的输入信号数据(实部+虚部形式),同时FFT变换后的数据,也按顺序存放在pSrc里面,pSrc必须大于等于2fftLen长度。另外,S结构体指针参数是先由arm_cfft_radix4_init_f32函数设置好,然后传入该函数的。        第三个函数arm_cmplx_mag_f32用于计算复数模值,可以对FFT变换后的结果数据,执行取模操作。pSrc为复数输入数组(大小为2*numSamples)指针,指向FFT变换后的结果;pDst为输出数组(大小为numSamples)指针,存储取模后的值;numSamples就是总共有多少个数据需要取模。        通过这三个函数,我们便可以完成FFT计算,并取模值。本节例程(实验47_2 DSP FFT测试)同样是在52.1.2节已经搭建好DSP库运行环境上面修改代码,只需要修改main.c里面的代码即可,本例程main.c代码如下: #include "math.h" #include "arm_math.h"     #define FFT_LENGTH         1024      //FFT长度,默认是1024FFT float fft_inputbuf[FFT_LENGTH*2];   //FFT输入数组 float fft_outputbuf[FFT_LENGTH];     //FFT输出数组 u8 timeout;//定时器溢出次数 int main(void) {         arm_cfft_radix4_instance_f32 scfft;       u8 key,t=0;   float time;        u8 buf[50];   u16 i;        NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);//设置系统中断优先级分组2        delay_init(168);  //初始化延时函数        uart_init(115200);         //初始化串口波特率为115200        LED_Init();                         //初始化LED        KEY_Init();                         //初始化按键       LCD_Init();                         //初始化LCD        TIM3_Int_Init(65535,84-1);  //1Mhz计数频率,最大计时65ms左右超出       POINT_COLOR=RED;        LCD_ShowString(30,50,200,16,16,"Explorer STM32F4");              LCD_ShowString(30,70,200,16,16,"DSP FFT TEST");             LCD_ShowString(30,90,200,16,16,"ATOM@ALIENTEK");        LCD_ShowString(30,110,200,16,16,"2014/7/2");              LCD_ShowString(30,130,200,16,16,"KEY0:Run FFT");    //显示提示信息        LCD_ShowString(30,160,200,16,16,"FFT runtime:");              //显示FFT执行时间       POINT_COLOR=BLUE;       //设置字体为蓝 {MOD}          arm_cfft_radix4_init_f32(&scfft,FFT_LENGTH,0,1);//初始化scfft结构体,设定FFT参数       while(1)        {               key=KEY_Scan(0);               if(key==KEY0_PRES)               {                      for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)//生成信号序列                      {                                                              fft_inputbuf[2*i]=100+                                                10*arm_sin_f32(2*PI*i/FFT_LENGTH)+                                                         30*arm_sin_f32(2*PI*i*4/FFT_LENGTH)+                                             50*arm_cos_f32(2*PI*i*8/FFT_LENGTH); //实部                  fft_inputbuf[2*i+1]=0;//虚部全部为0                      }                      TIM_SetCounter(TIM3,0);//重设TIM3定时器的计数器值                      timeout=0;                      arm_cfft_radix4_f32(&scfft,fft_inputbuf);          //FFT计算(基4                      time= TIM_GetCounter(TIM3)+(u32)timeout*65536;              //计算所用时间                      sprintf((char*)buf,"%0.3fms ",time/1000);                          LCD_ShowString(30+12*8,160,100,16,16,buf);  //显示运行时间                                 arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf,fft_outputbuf,FFT_LENGTH);//取模得幅值                      printf(" %d point FFT runtime:%0.3fms ",FFT_LENGTH,time/1000);                      printf("FFT Result: ");                      for(i=0;i<FFT_LENGTH;i++)                      {                             printf("fft_outputbuf[%d]:%f ",i,fft_outputbuf);                      }               }else delay_ms(10);               t++;               if((t%10)==0)LED0=!LED0;                       } }        以上代码只有一个main函数,里面通过我们前面介绍的三个函数:arm_cfft_radix4_init_f32 arm_cfft_radix4_f32arm_cmplx_mag_f32来执行FFT变换并取模值。每当按下KEY0就会重新生成一个输入信号序列,并执行一次FFT计算,将arm_cfft_radix4_f32所用时间统计出来,显示在LCD屏幕上面,同时将取模后的模值通过串口打印出来。        这里,我们在程序上生成了一个输入信号序列用于测试,输入信号序列表达式: fft_inputbuf[2*i]=100+                     10*arm_sin_f32(2*PI*i/FFT_LENGTH)+                             30*arm_sin_f32(2*PI*i*4/FFT_LENGTH)+                 50*arm_cos_f32(2*PI*i*8/FFT_LENGTH); //实部        通过该表达式我们可知,信号的直流分量为100,外加2个正弦信号和一个余弦信号,其幅值分别为103050        关于输出结果分析,请看52.4节,软件设计我们就介绍到这里。  

52.4 下载验证

代码编译成功之后,便可以下载到我们的探索者STM32F4开发板上验证了。 对于实验47_1 DSP BasicMath测试,下载后,可以在屏幕看到两种实现方式的速度差别,如图52.4.1所示: 说明: 说明: C:UsersAdministratorDesktopF407教程文档资料例程图片DSP_basicmath测试.jpg52.4.1使用DSP库和不使用DSP库的基础数学函数速度对比 从图中可以看出,使用DSP库的基础数学函数计算所用时间比不使用DSP库的短,使用STM32F4DSP库,速度上面比传统的实现方式提升了约17% 对于实验47_2 DSP FFT测试,下载后,屏幕显示提示信息,然后我们按下KEY0就可以看到FFT运算所耗时间,如图52.4.2所示: 说明: 说明: C:UsersAdministratorDesktopF407教程文档资料例程图片DSP_FFT测试.jpg52.4.2 FFT测试界面 可以看到,STM32F4采用基4法计算1024个浮点数的FFT,只用了0.584ms,速度是相当快的了。同时,可以在串口看到FFT变换取模后的各频点模值,如图52.4.3所示:  52.4.3 FFT变换后个频点模值 查看所有数据,会发现:第01481016102010237个点的值比较大,其他点的值都很小,接下来我们就简单分析一下这些数据。 由于FFT变换后的结果具有对称性,所以,实际上有用的数据,只有前半部分,后半部分和前半部分是对称关系,比如1102341020,81016等,就是对称关系,因此我们只需要分析前半部分数据即可。这样,就只有第0148这四个点,比较大,重点分析。 假设我们采样频率为1024Hz,那么总共采集1024个点,频率分辨率就是1Hz,对应到频谱上面,两个点之间的间隔就是1Hz。因此,上面我们生成的三个叠加信号:10*sin(2*PI*i/1024)+ 30*sin(2*PI*i*4/1024)+50*cos(2*PI*i*8/1024),频率分别是:1Hz4Hz8Hz 对于上述4个值比较大的点,结合52.3.1节的知识,很容易分析得出:第0点,即直流分量,其FFT变换后的模值应该是原始信号幅值的N倍,N=1024,所以值是100*1024=102400,与理论完全一样,然后其他点,模值应该是原始信号幅值的N/2倍,即10*51230*51250*512,而我们计算结果是:5119.99902315360256000,除了第1个点,稍微有点点误差(说明精度上有损失),其他同理论值完全一致。        DSP测试实验,我们就讲解到这里,DSP库的其他测试实例,大家可以自行研究下,我们这里就不再介绍了。   实验详细手册和源码下载地址:http://www.openedv.com/posts/list/41586.htm  正点原子探索者STM32F407开发板购买地址http://item.taobao.com/item.htm?id=41855882779
  

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