本帖最后由 chaily 于 2014-3-30 13:35 编辑
之前有过不少的玩家发过许多关于FFT的贴了,但关于可随意移植到任意单片机的FFT算法个人感觉并不是很完善,尤其对于初学者和一些玩51的,大神看了不要笑话,嘿嘿。
这里对网上流传的其中一类FFT算法进行了个人测试和总结,在这里分享给大家。所有的资料都在附件里面了,这里贴出主要源代码和详细注释,里面也还有一些本人不清楚的问题,有待大神一起探讨。
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这里讲讲傅立叶快速变换FFT算法的C例程,不恰当的地方还请探讨。
此例程可以移植到任何的单片机,但前提是单片机内存要够大(如果做32点的应该256字节内存就足够了,256字节内存的51机做64点好像也够),至于速度快或慢,只要你能承受那些慢速的就无所谓。
这里以128点采样作为例子。要注意的是,采样点数N和采样率Fs还有信号频率F的关系。
FFT算法可以把对波形采样回来的数据进行转换,比如有一个模拟信号过来,假设对其以某个采样率采样了128个点的数据,经过FFT换算以后,就可以获得这段波形里面含有的不同频率的特征,也就是变成频谱。换算的结果是以复数的形式表现的,比如某个频率的信息以a+bi的形式表示,这里a是实部,b是虚部。而例程中会以数组s16 Fft_Real[128]来表示128个频率的实部,以s16 Fft_Image[128]来表示128个频率的虚部。
采样点数N和采样率Fs还有信号频率F的关系是这样的,在一个模拟信号中,采样率至少应该是这个信号中需要分析的最高频率的2倍,而这个信号中需要分析的最低频率Fl=Fs/N,也就是采样率除以采样点数,同时这个频率也是fft换算过程的频率分辩率。可能有点晕了,这里举例说明。
假设我们有一个信号里面含有100Hz的信号和含有1000Hz的信号叠加在一起,用示波器是很难分清的,通过对这信号进行采样和FFT转换就可以得到这组信号的频谱特征,因为需要分析的最低信号为100Hz,我们假设现在对信号要进行128点的采样,那么我们至少要能分辨100Hz的信号,采样率可以是100Hzx128点=12800Hz,也就是我们需要以每秒采集12800点的速度来采集1/100秒的时间(因为只采集128点,所以时间上是1/100秒),当然也可以使用6400Hz的采样率,这样分辩率是50Hz,这里就以12800Hz为例。
采集回来的数据要怎么处理呢?首先对于FFT算法,需要有数组数据输入,经过FFT换算以后会以数组数据输出。我们可以直接定义两个数组s16 Fft_Real[128]和s16 Fft_Image[128],我们把采集来的128个数据按一个特殊的顺序输入到s16 Fft_Real[128]这个数组里面(当作实部输入),而s16 Fft_Image[128]则全部输入0,然后运行fft算法转换。转换过后,s16 Fft_Real[128]里面的128个数会变成128个频率的实部,而s16 Fft_Image[128]里面的128个数会变成128个频率的虚部。哪128个频率呢,实际上只能获得64个频率。在这两个输出的数组里面,数组s16 Fft_Real[128]的第一个数(第一个数是s16 Fft_Real[0])和s16 Fft_Image[128]的第一个数(第一个数是s16 Fft_Image[0])分别是0Hz这个频率(直流分量)的复数形式结果里面的实部和虚部,而第二个数是100Hz的复数形式的结果,第三个数是200Hz的结果,依此类推,第64个数是6300Hz的结果。假如我们想知道信号中是否含有100Hz这个频率存在,那么我们需要查看s16 Fft_Real[1]和s16 Fft_Image[1]这两个数,把实部和虚部分别进行平方求和以后再开平方,就是100Hz信号的模,把模值除以采样点数N的1/2就得到100Hz的信号的峰值。同理,要知道信号里面是否含有1000Hz,我们需要取出s16 Fft_Real[10]和s16 Fft_Image[10]来计算。这128组数据里面,只有前面64组是有用的,后面的都是镜像数据,我们不理会。因为采样率是12800Hz,我们能查看的最高频率是6400Hz,也就是需要拿s16 Fft_Real[64]和s16 Fft_Image[64]出来算,但这两个值很可能不再准确,因为是极限的问题。
以下我们来看看相关的例程,这个例程可以用于移植到任何的单片机中,只要单片机的速度不太慢(太慢你愿意慢慢等也没关系),内存足够就可以运行。这个例程可以修改为256点和512点或者1024点甚至更高点数的fft,下面会讲到需要修改一些什么参数。增加采样点数可以在采样率不变的情况下增加分辩率,如果点数增加一倍,采样率也提高一倍,那么分辩率不变,但能识别的最高频率将提高一倍,这是采样点数增加的好处,但同时会减慢运算速度。此例程使用stm32f103在72M主频下测试256点fft,运算时间为10mS左右,官方的函数库不知道会不会经过优化而更快,但考虑到许多人不喜欢使用函数库,也考虑这个例程的可移植性,这里直接使用fft函数而不讲函数库的内容。
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//以下为FFT傅立叶转换算法用到的相关定义
u8 ADC_Count=0;
/********注意,这里u8就是8位的unsigned char类型数据,在51里面就是unsigned char。以下的数组s16 Fft_Real[128]就是16位signed类型的数组,相当于signed int,而Fft_Real只是一个数组的名字,随便起也可以的,Fft_Image也一样**********/
u8 i,j,k,b,p; //这是用到的一些寄存器,注意这里如果要算256点以上的fft的话,需改成16位的u16。
s16 Temp_Real,Temp_Imag,temp; //中间临时变量,名称也是自己定义的,但要与fft函数里面的对应
u16 TEMP1; //用于求功率的,可不需要
s16 Fft_Real[128]; //fft实部,128数组
s16 Fft_Image[128]; //fft虚部,128数组
/*****以下为放大128倍后的sin正弦函数数组表格,这个表格可以用“正弦波表生成”这个软件来生成,要注意需要做多少点的fft,就需要生成多少点的。数据类型要选择整形,不要选择正整型,生成位数都为8位,这里为了能在普通单片机快速运行,不使用浮点数,使用查表法以达到最快的运算。如果是256点以上的,数组数据类型也是使用s8,但数组数量增加,那就要求更大的内存,注意这里相当于指针用法,如果内存足够的,最好把表格写入内存,那样运行速度快,如果内存资源紧的,就把表格写入程序区,对于51就是一个signed char code table[N]和signed char table[N]的区别,带了code就告诉编译器我这个表格要放在ROM程序存储区,不带code就直接放入内存,其他单片机不同写法自己研究研究 ******/
s8 SIN_TAB[128]={0x00, 0x06, 0x0c, 0x12, 0x18, 0x1e, 0x24, 0x2a,
0x30, 0x36, 0x3b, 0x41, 0x46, 0x4b, 0x50, 0x55,
0x59, 0x5e, 0x62, 0x66, 0x69, 0x6c, 0x70, 0x72,
0x75, 0x77, 0x79, 0x7b, 0x7c, 0x7d, 0x7e, 0x7e,
0x7f, 0x7e, 0x7e, 0x7d, 0x7c, 0x7b, 0x79, 0x77,
0x75, 0x72, 0x70, 0x6c, 0x69, 0x66, 0x62, 0x5e,
0x59, 0x55, 0x50, 0x4b, 0x46, 0x41, 0x3b, 0x36,
0x30, 0x2a, 0x24, 0x1e, 0x18, 0x12, 0x0c, 0x06,
0x00, -0x06, -0x0c, -0x12, -0x18, -0x1e, -0x24, -0x2a,
-0x30, -0x36, -0x3b, -0x41, -0x46, -0x4b, -0x50, -0x55,
-0x59, -0x5e, -0x62, -0x66, -0x69, -0x6c, -0x70, -0x72,
-0x75, -0x77, -0x79, -0x7b, -0x7c, -0x7d, -0x7e, -0x7e,
-0x7f, -0x7e, -0x7e, -0x7d, -0x7c, -0x7b, -0x79, -0x77,
-0x75, -0x72, -0x70, -0x6c, -0x69, -0x66, -0x62, -0x5e,
-0x59, -0x55, -0x50, -0x4b, -0x46, -0x41, -0x3b, -0x36,
-0x30, -0x2a, -0x24, -0x1e, -0x18, -0x12, -0x0c, -0x06};
//以下是放大128倍后的cos余弦函数数组表格,这里注意事项与上面相同,只不过选择余弦来生成
s8 COS_TAB[128]={0x7f, 0x7e, 0x7e, 0x7d, 0x7c, 0x7b, 0x79, 0x77,
0x75, 0x72, 0x70, 0x6c, 0x69, 0x66, 0x62, 0x5e,
0x59, 0x55, 0x50, 0x4b, 0x46, 0x41, 0x3b, 0x36,
0x30, 0x2a, 0x24, 0x1e, 0x18, 0x12, 0x0c, 0x06,
0x00, -0x06, -0x0c, -0x12, -0x18, -0x1e, -0x24, -0x2a,
-0x30, -0x36, -0x3b, -0x41, -0x46, -0x4b, -0x50, -0x55,
-0x59, -0x5e, -0x62, -0x66, -0x69, -0x6c, -0x70, -0x72,
-0x75, -0x77, -0x79, -0x7b, -0x7c, -0x7d, -0x7e, -0x7e,
-0x7f, -0x7e, -0x7e, -0x7d, -0x7c, -0x7b, -0x79, -0x77,
-0x75, -0x72, -0x70, -0x6c, -0x69, -0x66, -0x62, -0x5e,
-0x59, -0x55, -0x50, -0x4b, -0x46, -0x41, -0x3b, -0x36,
-0x30, -0x2a, -0x24, -0x1e, -0x18, -0x12, -0x0c, -0x06,
0x00, 0x06, 0x0c, 0x12, 0x18, 0x1e, 0x24, 0x2a,
0x30, 0x36, 0x3b, 0x41, 0x46, 0x4b, 0x50, 0x55,
0x59, 0x5e, 0x62, 0x66, 0x69, 0x6c, 0x70, 0x72,
0x75, 0x77, 0x79, 0x7b, 0x7c, 0x7d, 0x7e, 0x7e};
/***********以下是采样存储序列表,这个表格可以在FFT_Code_Tables.h这个文件里面找到,更多点的FFT也在里面找,就是里面的unsigned int code BRTable[N]的那些,是用来控制采样点数据输入到实部数组s16 Fft_Real[128]里面的***************/
u8 LIST_TAB[128]={0,64,32,96,16,80,48,112,
8,72,40,104,24,88,56,120,
4,68,36,100,20,84,52,116,
12,76,44,108,28,92,60,124,
2,66,34,98,18,82,50,114,
10,74,42,106,26,90,58,122,
6,70,38,102,22,86,54,118,
14,78,46,110,30,94,62,126,
1,65,33,97,17,81,49,113,
9,73,41,105,25,89,57,121,
5,69,37,101,21,85,53,117,
13,77,45,109,29,93,61,125,
3,67,35,99,19,83,51,115,
11,75,43,107,27,91,59,123,
7,71,39,103,23,87,55,119,
15,79,47,111,31,95,63,127};
//以下为fft算法主体部分
void FFT(void)
{
u8 N=7; //这里因为128是2的7次方,如果是计算256点,则是2的8次方,N就是8,如果是512点则N=9,如此类推
u16 NUM_FFT=128; //这里要算多少点的fft就赋值多少,值只能是2的N次方
for( i=1; i<=N; i++) /* for(1) */
{
b=1;
b <<=(i-1); //蝶式运算,用于计算 隔多少行计算。例如第一级 1和2行计算,,,第二级
for( j=0; j<=b-1; j++) /* for (2) */
{
p=1;
p <<= (N-i);
p = p*j;
for( k=j; k<NUM_FFT; k=k+2*b) /* for (3) 基二fft */
{
Temp_Real = Fft_Real[k]; Temp_Imag = Fft_Image[k]; temp = Fft_Real[k+b];
Fft_Real[k] = Fft_Real[k] + ((Fft_Real[k+b]*COS_TAB[p])>>7) + ((Fft_Image[k+b]*SIN_TAB[p])>>7);
Fft_Image[k] = Fft_Image[k] - ((Fft_Real[k+b]*SIN_TAB[p])>>7) + ((Fft_Image[k+b]*COS_TAB[p])>>7);
Fft_Real[k+b] = Temp_Real - ((Fft_Real[k+b]*COS_TAB[p])>>7) - ((Fft_Image[k+b]*SIN_TAB[p])>>7);
Fft_Image[k+b] = Temp_Imag + ((temp*SIN_TAB[p])>>7) - ((Fft_Image[k+b]*COS_TAB[p])>>7);
//移位,防止溢出。结果已经是本值的1/64
Fft_Real[k] >>= 1;
Fft_Image[k] >>= 1;
Fft_Real[k+b] >>= 1;
Fft_Image[k+b] >>= 1;
}
}
}
// Fft_Real[0]=Fft_Image[0]=0; //去掉直流分量,也可以不去掉
// Fft_Real[63]=Fft_Image[63]=0;
/********以上已经把128点的实部和虚部求完,下一次运算前需要把所有虚部重新清零
要求某个频率点的模,则模值=根号(实部平方+虚部平方),即sqrt((Fft_Real[n]*Fft_Real[n])+(Fft_Image[n]*Fft_Image[n]))
第n个频率点的值是数组上的Fft_Real[n]和Fft_Image[n],而Fft_Real[0]是直流分量。Fft_Real[1]是最低频率点,也是最小频率分辩率值,等于采样率/采样点数N
波形峰值大小=模值/(N/2), N为采样点数
注意,由于上面把求得的值已经移位除法,相当于缩小了64倍(移位7位好像是128倍吧??后面为什么还要移动一位?这里待高手指点,本人也不是很清楚,这里只做移植总结)
得到的那些实部虚部的结果爱怎么处理怎么处理,可以做音频频谱强度显示啦什么的******************/
}
void Fft_Imagclear(void) //fft虚部清零函数,在运行FFT函数之前需要先运行这个
{
u8 a; //注意这里如果是256点以上要改成u16,下面的a<128条件也要相应的修改
for(a=0;a<128;a++)
{
Fft_Image[a]=0;
}
}
/********采样程序如下,这是stm32里面的采样函数而已,别的单片机该怎么写自己搞定,反正是采集够点数了,就停止采样,采样的数据输入到实部的时候是按那个LIST_TAB[128]表格顺序的,这里函数已经写好一个模型了,也就是Fft_Real[LIST_TAB[ADC_Count]]=你的采样数据,注意只输入到实部,虚部全部输入为0,所以运行FFT前虚部需要清零******/
void TIM2_IRQHandler(void) //时间中断服务函数, 这里控制自动定时采样
{
TIM_ClearFlag(TIM2, TIM_FLAG_Update); //该服务函数定时时间的倒数就是采样率
//stm32里面所有中断都不会自动清零,需要返回前清零标志位,否则会一直无限产生中断,其他单片机自己考虑实际情况
Fft_Real[LIST_TAB[ADC_Count]]=ADC_GetConversionValue(ADC1); //这里ADC_GetConversionValue(ADC1)是获得ADC的采样值,这里不同的单片机可能处理不同
if(ADC_Count<127) //采样计数条件判断
{ADC_Count++;}
else
{TIM_Cmd(TIM2,DISABLE);ADC_Count=128;} //采样够了就把控制中断的定时器关闭,这里写法可以自己发挥
}
关于主函数可以大概这样写:
int main(void)
{
while(1)
{
ADC_Count=0;
TIM_Cmd(TIM2,ENABLE); //打开控制采样的定时器中断的定时器,至于你的ADC是怎么采样的自己搞定
while(ADC_Count<128); //当采样点达到128点前循环等待,达到128点后跳过,这个点数随着需要的点数修改,需要配合采样时间中断的写法
FFT(); //运行FFT换算
Fft_Imagclear(); //运行虚部清零
}
}
附件里面的内容有:
FFT_Code_Tables.h 文件
FFT变换的实际意义
正弦波表生成软件
unsigned int code BRTable[1024] ={0,512,256,768,128,640,384,896,64,576,320,832,192,704,448,960,
32,544,288,800,160,672,416,928,96,608,352,864,224,736,480,992,
16,528,272,784,144,656,400,912,80,592,336,848,208,720,464,976,
48,560,304,816,176,688,432,944,112,624,368,880,240,752,496,1008,
8,520,264,776,136,648,392,904,72,584,328,840,200,712,456,968,
40,552,296,808,168,680,424,936,104,616,360,872,232,744,488,1000,
24,536,280,792,152,664,408,920,88,600,344,856,216,728,472,984,
56,568,312,824,184,696,440,952,120,632,376,888,248,760,504,1016,
4,516,260,772,132,644,388,900,68,580,324,836,196,708,452,964,
36,548,292,804,164,676,420,932,100,612,356,868,228,740,484,996,
20,532,276,788,148,660,404,916,84,596,340,852,212,724,468,980,
52,564,308,820,180,692,436,948,116,628,372,884,244,756,500,1012,
12,524,268,780,140,652,396,908,76,588,332,844,204,716,460,972,
44,556,300,812,172,684,428,940,108,620,364,876,236,748,492,1004,
28,540,284,796,156,668,412,924,92,604,348,860,220,732,476,988,
60,572,316,828,188,700,444,956,124,636,380,892,252,764,508,1020,
2,514,258,770,130,642,386,898,66,578,322,834,194,706,450,962,
34,546,290,802,162,674,418,930,98,610,354,866,226,738,482,994,
18,530,274,768,146,658,402,914,82,594,338,850,210,722,466,978,
50,562,306,818,178,690,434,946,114,626,370,882,242,754,498,1010,
10,522,266,778,138,650,394,906,74,586,330,842,202,714,458,970,
42,554,298,810,170,682,426,938,106,618,362,874,234,746,490,1002,
26,538,282,794,154,666,410,922,90,602,346,858,218,730,474,986,
58,570,314,826,186,698,442,954,122,634,378,890,250,762,506,1018,
6,518,262,774,134,646,390,902,70,582,326,838,198,710,454,966,
38,550,294,806,166,678,422,934,102,614,358,870,230,742,486,998,
22,534,278,790,150,662,406,918,86,598,342,854,214,726,470,982,
54,566,310,822,182,694,438,950,118,630,374,886,246,758,502,1014,
14,526,270,782,142,654,398,910,78,590,334,846,206,718,462,974,
46,558,302,814,174,686,430,942,110,622,366,878,238,750,494,1006,
30,542,286,798,158,670,414,926,94,606,350,862,222,734,478,990,
62,574,318,830,190,702,446,958,126,638,382,894,254,766,510,1022,
1,513,257,769,129,641,385,897,65,577,321,833,193,705,449,961,
33,545,289,801,161,673,417,929,97,609,353,865,225,737,481,993,
17,529,273,785,145,657,401,913,81,593,337,849,209,721,465,977,
49,561,305,817,177,689,433,945,113,625,369,881,241,753,497,1009,
9,521,265,777,137,649,393,905,73,585,329,841,201,713,457,969,
41,553,297,809,169,681,425,937,105,617,361,873,233,745,489,1001,
25,537,281,793,153,665,409,921,89,601,345,857,217,729,473,985,
57,569,313,825,185,697,441,953,121,633,377,889,249,761,505,1017,
5,517,261,773,133,645,389,901,69,581,325,837,197,709,453,965,
37,549,293,805,165,677,421,933,101,613,357,869,229,741,485,997,
21,533,277,789,149,661,405,917,85,597,341,853,213,725,469,981,
53,565,309,821,181,693,437,949,117,629,373,885,245,757,501,1013,
13,525,269,781,141,653,397,909,77,589,333,845,205,717,461,973,
45,557,301,813,173,685,429,941,109,621,365,877,237,749,493,1005,
29,541,285,797,157,669,413,925,93,605,349,861,221,733,477,989,
61,573,317,829,189,701,445,957,125,637,381,893,253,765,509,1021,
3,515,259,771,131,643,387,899,67,579,323,835,195,707,451,963,
35,547,291,803,163,675,419,931,99,611,355,867,227,739,483,995,
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51,563,307,819,179,691,435,947,115,627,371,883,243,755,499,1011,
11,523,267,779,139,651,395,907,75,587,331,843,203,715,459,971,
43,555,299,811,171,683,427,939,107,619,363,875,235,747,491,1003,
27,539,283,795,155,667,411,923,91,603,347,859,219,731,475,987,
59,571,315,827,187,699,443,955,123,635,379,891,251,763,507,1019,
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23,535,279,791,151,663,407,919,87,599,343,855,215,727,471,983,
55,567,311,823,183,695,439,951,119,631,375,887,247,759,503,1015,
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31,543,287,799,159,671,415,927,95,607,351,863,223,735,479,991,
63,575,319,831,191,703,447,959,127,639,383,895,255,767,511,1023}
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