如何用STM32进行波形判断？
已知只有三角波，正弦波，方波三种
已经用ADC将数据读取完成
要在STM32上进行波形判断，你可以通过ADC模块将波形的模拟信号转换为数字值，并使用一些算法和条件判断来确定波形类型。下面是一个简单的示例代码，演示如何进行波形判断：
#include "stm32xxx.h" // 根据你的STM32型号引入相应的头文件
#define ADC_CHANNEL 0 // 使用的ADC通道，根据你的需求进行修改
#define SAMPLE_SIZE 100 // 采样点数，根据你的需求进行修改
uint16_t adc_buffer[SAMPLE_SIZE]; // 存储ADC采样值的缓冲区
// 初始化ADC模块
void ADC_Init() {
// 根据你的需求进行ADC初始化配置
// 设置ADC通道、采样时间等
}
// 获取ADC采样值
void ADC_GetSamples() {
for (int i = 0; i < SAMPLE_SIZE; i++) {
// 等待ADC转换完成
while (!(ADC->SR & ADC_SR_EOC))
;
// 读取ADC转换结果
adc_buffer[i] = ADC->DR;
}
}
// 判断波形类型
void DetermineWaveform() {
// 定义波形类型的判断条件
int threshold = 1000; // 根据你的波形幅度以及ADC精度进行调整
int triangles = 0;
int sinewaves = 0;
int squarewaves = 0;
// 统计不同波形的数量
for (int i = 0; i < SAMPLE_SIZE; i++) {
// 根据波形类型的特征条件进行判断
if (adc_buffer[i] > threshold) {
squares++;
} else if (adc_buffer[i] < -threshold) {
triangles++;
} else {
sinewaves++;
}
}
// 根据数量比较确定最终波形类型
if (squarewaves > triangles && squarewaves > sinewaves) {
// 最终确定为方波
// 执行相应的操作
} else if (triangles > squarewaves && triangles > sinewaves) {
// 最终确定为三角波
// 执行相应的操作
} else {
// 最终确定为正弦波
// 执行相应的操作
}
}
int main() {
ADC_Init();
while (1) {
ADC_GetSamples();
DetermineWaveform();
}
}
【以下回答由 GPT 生成】
针对STM32F4芯片通过ADC读取到的波形数据，可以使用以下方法来判断当前输入的波形类型：
分析波形数据的变化趋势：根据波形数据的连续变化情况来判断波形类型。可以通过计算数据的差分、均值等方式来获得波形的变化趋势。
傅里叶变换：利用傅里叶变换可以将时域的波形数据转换为频域的频谱图。通过分析频谱图中的频率分量可以判断波形类型。例如，正弦波在频谱图上表现为单一的频率分量，而方波会产生多个频率分量。
以下是使用以上方法的可能实现代码示例：
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
# 波形数据
waveform_data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 计算波形数据的差分
diff_data = np.diff(waveform_data)
# 计算差分数据的均值
mean_diff = np.mean(diff_data)
# 根据差分均值判断波形变化趋势
if mean_diff > 0:
print("波形上升")
elif mean_diff < 0:
print("波形下降")
else:
print("波形无变化")
# 对波形数据进行傅里叶变换
fft_data = abs(fft(waveform_data))
# 分析频谱图中的频率分量
max_freq_index = np.argmax(fft_data)
max_freq = max_freq_index / len(waveform_data) # 根据采样频率计算实际频率
# 根据最大频率分量判断波形类型
if max_freq < 50: # 可以自行设置阈值
print("正弦波")
elif len(waveform_data) % max_freq_index == 0:
print("方波")
else:
print("其他波形类型")
需要注意的是，以上代码仅为示例，具体实现要根据具体情况进行调整和优化。另外，傅里叶变换可能对计算资源的要求较高，可以根据实际情况选择合适的方法和算法来实现波形类型的判断。
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