FFT实现画出信号的频谱

我已经用STM32实现了示波器功能，如何再实现FFT，画出信号的频率？我网上搜索了以下，基本都是讲解FFT的原理以及幅度特性的计算，但我还是不能将两者结合起来？

先根据需要的FFT点数定义一个数组，把采样数据送进去，必须以固定频率进行采样
然后对这个数组进行FFT运算，得到实部和虚部，对结果进行取模运算，得到一个数组
这个数组是对称的，取其中一半进行显示即可。比如1024点，取512点进行展示即可。
然后，关于点和频率的对应关系，0对应的是直流，最后一点对应的是采样频率，线性分布。

实现FFT（快速傅里叶变换）并将其应用于示波器信号的频率绘制需要以下步骤：

  • 1.采集示波器信号：使用STM32的ADC（模数转换器）模块采集示波器信号。确保采样率足够高以满足Nyquist采样定理，以避免频率混叠。
  • 2.预处理数据：在进行FFT变换之前，需要对采集到的数据进行预处理。这可能包括滤波、调整采样率、归一化等。
  • 3.执行FFT变换：使用STM32的FFT库或自行实现FFT算法，将预处理后的时间域数据转换为频域数据。
  • 4.分析频域数据：分析频域数据以确定信号的频率成分。可以使用功率谱密度（PSD）等算法来分析信号的频谱。
  • 5.绘制频率：根据分析结果，将信号的频率成分绘制出来。可以使用STM32的LCD模块或其他外设来显示频率图。

在实现这些步骤时，需要注意以下几个方面：

  • 1.FFT变换的长度：FFT变换的长度取决于采样率和所需分辨率。如果信号长度过短，可能会导致频率成分不准确。
  • 2.数据的对齐：在进行FFT变换之前，需要将数据对齐到特定的格式，例如按照时间顺序排列。
  • 3.数据格式：FFT库或算法通常要求特定的格式的数据输入，例如实数和虚数分离，或按照时间顺序排列。
  • 4.计算效率：FFT是一个计算密集型算法，需要考虑计算效率和优化，例如使用快速傅里叶变换（FFT）算法或优化库。

综上所述，实现FFT并将其应用于示波器信号的频率绘制需要一些基本的知识和实践经验。建议参考相关文献或教程，并结合实际应用进行调试和优化。

你需要仔细看看fft分析频谱的文章，可以忽略算法的推导。仔细看看fft结果和频谱的关系。
1.找个基于c 的fft算法。
2.将测量的连续数据按一个二维数组打包，长度是2的幂，比如1024
3.调用fft算法产生一个复数的1024长度的数据包。
4.将这个复数取模(实部的平方加虚部的平方和后再开平方根)
5.把这个取模的新的1024长度的二维数组做个二维图像就是频谱图了。

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