keil5中fft代码

### Keil5中实现FFT算法的代码示例 在Keil5环境中开发针对单片机（如STM32或其他ARM Cortex-M系列微控制器）的FFT算法，通常需要考虑硬件资源限制以及浮点/定点运算的选择。以下是基于C语言的一个简单FFT算法实现示例[^1]，适用于Keil5编译器。 #### 定义常量和变量 为了简化计算并提高效率，定义一些必要的宏和数组来存储旋转因子。 ```c #define N 8 // FFT阶数 (N=2^n, n为整数) // 预先计算好的旋转因子表 const float cossin_table[N / 2] = { 0.70710678f, 0.92387953f, 0.38268343f, -0.38268343f, -0.92387953f, -0.70710678f, -0.38268343f, 0.38268343f }; ``` #### 主函数实现 以下为主程序部分，展示了如何通过蝶形运算完成FFT的核心逻辑。 ```c #include <stdio.h> #include <math.h> void fft(float *data_real, float *data_imaginary) { int i, j, k; float temp_real, temp_imaginary; // 比特反转排列输入数据 for (i = 0; i < N; ++i) { j = reverse_bits(i); // 自定义比特反转函数 if (j > i) { // 只交换一次即可 temp_real = data_real[i]; temp_imaginary = data_imaginary[i]; data_real[i] = data_real[j]; data_imaginary[i] = data_imaginary[j]; data_real[j] = temp_real; data_imaginary[j] = temp_imaginary; } } // 蝶形运算核心循环 for (k = 1; k <= log2(N); ++k) { int m = pow(2, k); int half_m = m / 2; for (j = 0; j < half_m; ++j) { float w_real = cos(j * M_PI / half_m); float w_imaginary = -sin(j * M_PI / half_m); for (i = j; i < N; i += m) { int l = i + half_m; temp_real = data_real[l] * w_real - data_imaginary[l] * w_imaginary; temp_imaginary = data_real[l] * w_imaginary + data_imaginary[l] * w_real; data_real[l] = data_real[i] - temp_real; data_imaginary[l] = data_imaginary[i] - temp_imaginary; data_real[i] += temp_real; data_imaginary[i] += temp_imaginary; } } } } int main() { float input_data_real[] = { /* 输入实部 */ }; float input_data_imaginary[] = { /* 输入虚部 */ }; fft(input_data_real, input_data_imaginary); printf("FFT Result:\n"); for (int i = 0; i < N; ++i) { printf("Bin %d: Real=%.4f Imag=%.4f\n", i, input_data_real[i], input_data_imaginary[i]); } return 0; } ``` 以上代码实现了基本的FFT功能，并假设输入长度`N`为8。实际应用时可能需要调整参数以适配具体场景[^1]。 #### 注意事项 - **精度问题**：如果目标设备不支持硬件浮点单元，则应改用定点数表示法替代浮点操作。 - **内存优化**：对于嵌入式系统而言，减少全局变量数量有助于降低RAM消耗。 - **性能调优**：利用查表代替三角函数计算可显著提升速度。 #### 扩展建议 可以尝试将该算法移植至其他平台或者增加更多特性比如逆向变换IFFT等功能模块。