怎样在STM32F407上做FFT的运算

　　在STM32F407上做FFT的运算：
　　在对采集到的信号做FFT运算之前，我们先要明确以下几个东西：
　　采样频率（Fs）和进行一次FFT运算的点数（N）
　　基4FFT运算，点数只能是4的指数倍，即N=256、1024。
　　有了上述几个知识点后，我们先来看一下下面的这张图：
　　
　　这张图是我通过stm32的ADC采集一个1KHZ的方波，然后进行1024个点的FFT得到的，此时的采样率大约为256KHZ，注意：这里的采样率是大约为256KHZ，与256KHZ有较大的偏差，这个偏差造成的后果就是右图的频谱图能量不集中。（频谱图中我去掉了直流分量与后面的一些点。）
　　下面我们再看一张图：
　　
　　在这张图中，我的采样率大约是512KHZ，且与512KHZ很接近，输入的信号仍为1KHZ的方波，此时右图的频谱图能量就很集中，与理想FFT的结果非常的接近，这是我们所希望看到的，那么这是为啥呢？
　　原因其实很简单，在频谱图中，X轴所代表的就是频率的大小，具体的计算公式式为：频率 = X * Fs / N 其中Fs就是我们的采样频率，N就是FFT计算的点数。
　　让我们来验证一下吧！
　　第二张图的最高点的x值为2，带入公式计算可得：频率=2*512KHZ/1024=1KHZ，这不就刚好对应我们的基波频率么。之后排下来就是3次谐波、5次谐波…偶次谐波几乎为零。
　　那么频谱图的y轴代表什么含义呢？
　　y轴的值代表的就是对应谐波的幅度（Vp），不过转换为幅度还需要一个公式：幅度 = Y * 2 / N。
　　PS：不过在32上其实是比较难做到采样频率的精确控制的，最好的方式是用FPGA驱动一个ADS8505（或者其他的ADC模块）实时采集数据，之后再将数据发给32。