我是个小菜鸡，最近需要用fft，就学习使用了一下，感觉还挺好玩的，文章内容可能有描述不准确或者错误的地方，希望读者带着辩证的眼光阅读，如果方便指出错误，那就很感谢了。

本文主要关注fft实际应用，对于如何实现fft，和原理部分没有设计，因为我不会，哈哈哈。

原理：

https://blog.csdn.net/iloveyoumj/article/details/53308142

st官方dsp库手册

Release_Notes.html 

为什么需要fft？

1. 分解信号，测谐波
2. 测波形频率和幅值很方便，精度也更高

什么是fft？

快速傅里叶算法，（DFT的快速算法），可以把周期信号从时域分解到频域

怎么用？

使用fft时有几个概念需要了解：

FFT参数

频谱的分辨率：Fs/N Fs:采样频率 N：fft采样点数

所以需要提高精度，可以降低采样频率和提高fft点数。

频谱宽度：Fs/2/k k:降采样率

怎么算频率和幅值

4096点：

频率：数据输出4096个点。，第一个点代表0hz信号的幅值，也就是直流分量，后面的点的频率=点数*分辨率。fft输出是对称的，所以≥N/2的点都没有实际意义。

幅值：直流分量/N,谐波分量/(N/2)。

stm32f4程序实现

程序思路：

TIM2（TRGO信号）触发 ——> ADC采样（开启DMA传输) ——> FFT运算、和数据处理(在DMA传输完成中断中)

TIM2触发是为了精准控制adc采样频率。这里有一个信号同步的问题，就是可能分辨率与采样的信号不能准确的对应上（比如采样频率是1khz，然后分辨率是9hz，1000/9不是整数。这样在频谱图上就没有一个整数点能对应1khz，然后数据就会没那么准确），这个好像就是叫频谱泄露

ADC采集应该都会吧。。。要注意adc采集f>tim2触发f（更新中断），不然可能会出问题。

FFT运算

/* Process the data through the CFFT/CIFFT module */
arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len4096, fft_Input_f32, ifftFlag, doBitReverse);
/* Process the data through the Complex Magnitude Module forcalculating the magnitude at each bin */
arm_cmplx_mag_f32(fft_Input_f32, fft_Output, fftSize);
/* Calculates maxValue and returns corresponding BIN value */
arm_max_f32(fft_Output, fftSize, &maxValue, &maxIndex);

直接使用的官方库的例子，具体可看下面：

arm_fft_bin_example_f32_8c-example.html