解决了：FFT频率分档和PIC32

Question

我正在尝试使用可用于PIC32MZ2064DAB176的FFT库来获取音频信号的频率。

我正在使用MPLAB Harmony进行配置。

为了测试，正在使用两个频率为1002Hz和750Hz的正弦波。这是在在线音调生成器工具的帮助下完成的。我在一个浏览器窗口上有1002赫兹，在另一个浏览器窗口上有750赫兹。在DC偏置之后，音频O / P插孔的输出被馈送到微控制器ADC。

执行1.6 V的直流偏置后，信号将发送到12位ADC。我期望的最大电压是3 V P-P，所以我想1.6 V的直流偏置就足够了。

信号以48 kHz采样，因为我需要读取高达20 kHz的频率。

FFT是1024点FFT。

我能够在频率仓的第0个索引中获得DC值。

用于从箱中获取频率值的公式是频率=索引*采样频率/ FFT点数

但是，对于输入频率的任何值，我总是在第1和第2频率区中获得高幅度。根据我的理解，对于1002 Hz，振幅应该在频率仓的第21个指数附近高，对于750 Hz信号，振幅应该在第16个指数处高。

我附上我的代码，ADC Harmony配置截图，结果截图和信号输入截图。

在代码中，用于频率仓的数组是“singleSidedFFT”

非常感谢任何有助于获得正确频率值的帮助。

    /* FFT */
#define N 1024// Also change the log2N variable below!!
#define SAMPLE_FREQ 48000
#define PI 3.14

// Section: Global Data Definitions
APP_DATA appData;

/* ADC */
long count = 0;

/* FFT */
int16c  fftCoefs[N];
int16c *fftc;
int log2N = 10; 
extern const int16c twiddleFactors[];
long int freqVector[N];
int16c sampleBuffer[N]; //initialize buffer to collect samples
long int singleSidedFFT[N];


void APP_Tasks ( void )
{
    /* Check the application's current state. */
    switch ( appData.state )
    {
        /* Application's initial state. */
        case APP_STATE_INIT:
        {
            bool appInitialized = true;

            if (appInitialized)
            {
                int i;
                fftc = &fftCoefs; /* Stores the twiddle factors */

                // zero the freqVector and singleSidedFFT
                for (i=0; i<N; i++)
                {
                    freqVector = 0;
                    singleSidedFFT = 0;
                    sampleBuffer.re = 0;
                }

                // generate frequency vector this is the x-axis of your single sided fft
                for (i=0; i<N; i++)
                {
                    freqVector = i*(SAMPLE_FREQ/2)/((N/2) - 1);
                }

                /* Calculate the twiddle factors */
                DSP_TransformFFT16_setup(fftc, log2N);
                appData.state = APP_STATE_SERVICE_TASKS;

            }
            break;
        }

        case APP_STATE_SERVICE_TASKS:
        {
            /* Trigger a conversion */
            ADCCON3bits.GSWTRG = 1;

            /* Wait the conversions to complete */
            while (ADCDSTAT1bits.ARDY2 == 0);

            if (count < N)
            {
                sampleBuffer[count].re = ADCDATA2; /* fetch the result */
                sampleBuffer[count].im = 0;
                count++;
            }
            else
            {
                appData.state = APP_STATE_COMPUTE_FREQ;
                count = 0;
            }

            break;
        }

        case APP_STATE_COMPUTE_FREQ:
        {
            APP_ComputeFreq();
            appData.state = APP_STATE_SERVICE_TASKS;
            break;
        }
    }
}


void APP_ComputeFreq(void)
{
    int i;
    int16c dout[N]; //holds computed FFT 
    int16c scratch[N];

    // load complex input data into din
    DSP_TransformFFT16(dout, sampleBuffer, fftc, scratch, log2N);

    // compute single sided fft
    for(i = 0; i < N/2; i++)
    {
        singleSidedFFT = sqrt((dout.re*dout.re) + (dout.im*dout.im));
    }

    LATAbits.LATA6 = ~LATAbits.LATA6;
}

我也试过写一个独立的FFT函数。结果是一样的。这里是..

void APP_ComputeFreq_2(void)
{
    int16_t k, t;
    for (k = 0; k < N; k++) 
    { 
        // For each output element
        int16_t sumreal = 0;
        int16_t sumimag = 0;

        for (t = 0; t < N; t++) 
        { 
            // For each input element
            double angle = 2 * M_PI * t * k / N;
            sumreal += sampleBuffer[t].re * cos(angle) + sampleBuffer[t].im * sin(angle);
            sumimag += -sampleBuffer[t].re * sin(angle) + sampleBuffer[t].im * cos(angle);
        }
        singleSidedFFT[k] = sqrt((sumreal * sumreal) + (sumimag * sumimag));
    }
}

MPLAB Harmony ADC Config

ADC Frequency Bin

Input Signal

非常感谢。