adc.zip_32点fft_32点fft_ADCFFT_adcfft资源-CSDN文库

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标题中的"adc.zip_32点 fft_32点fft_ADC FFT_adc fft"涉及到的是一个与ADC（Analog-to-Digital Converter，模拟到数字转换器）相关的项目，重点是32点快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。在数字信号处理中，FFT是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT），它极大地减少了计算量，特别是在大型数据集上。描述指出，这个项目是在ICCAVR环境下编译并运行的，这意味着它可能是一个基于AVR微控制器的嵌入式系统应用。ICCAVR是Atmel公司（现为Microchip Technology的一部分）开发的集成开发环境，用于编写和调试针对AVR微控制器的C和C++代码。32点的FFT变换表明该程序可能用于分析模拟信号，将其转换为数字域，然后进行频域分析。在标签中，“32点_fft”和“32点fft”都指的是相同的概念，即32个样本的FFT运算。对于实时信号处理，32点的大小是一个常见的选择，因为它可以提供足够的频率分辨率，同时保持计算效率。而“adc_fft”和“adc__fft”标签进一步确认了这个项目的核心是ADC与FFT的结合，可能用于诸如滤波、频谱分析、噪声检测等应用。在压缩包内的"adc.c"文件，很可能是实现这个32点FFT算法的C源代码。通常，这样的代码会包含以下部分： 1. **初始化**：设置ADC的配置，如采样率、参考电压、输入通道等。 2. **ADC采样**：周期性地读取模拟信号值，转化为数字值。 3. **预处理**：可能包括数据对齐、平均或其他预处理步骤，以优化FFT结果。 4. **32点FFT计算**：这部分会实现一个或多个FFT算法，如Cooley-Tukey算法，处理32个采样点的数据。 5. **后处理**：计算得到的频谱可能会经过窗口函数处理、幅度校正等操作，以便于分析。 6. **结果输出**：将计算得到的频谱数据存储或显示。通过深入理解这个32点FFT的实现，开发者可以了解如何在资源有限的嵌入式系统中有效地执行频域分析，这对于许多实际应用，如无线通信、音频处理、电力系统监控等，都是至关重要的。在实际应用中，可能还需要考虑如何优化内存使用、降低计算时间以及处理实时数据流等问题。

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//ADC部分 //2012.6.6 7：39 //采集对象：母线电压、母线电流、电容1电流A相和C相，电容2电流A相和C相； //结果：母线电压、母线电流、相位角、有功、无功、视在功率、电压谐波畸变率、 //电流谐波畸变率、1-13谐波电流值；电容器1、2的A,C相电流，判断电容缺相、倒送电， //电容器过流、母线过压、欠压，功率因数； #include "ad.h" #pragma data:code const float sin_tab[Coll_Num]={0, 0.19509032201612826784828486847702, 0.3826834323650897717284599840304, 0.55557023301960222474283081394853, 0.70710678118654752440084436210485, 0.83146961230254523707878837761791, 0.92387953251128675612818318939679, 0.98078528040323044912618223613424, 1, 0.98078528040323044912618223613424, 0.92387953251128675612818318939679, 0.83146961230254523707878837761791, 0.70710678118654752440084436210485, 0.55557023301960222474283081394853, 0.3826834323650897717284599840304, 0.19509032201612826784828486847702, 0, -0.19509032201612826784828486847702, -0.3826834323650897717284599840304, -0.55557023301960222474283081394853, -0.70710678118654752440084436210485, -0.83146961230254523707878837761791, -0.92387953251128675612818318939679, -0.98078528040323044912618223613424, -1, -0.98078528040323044912618223613424, -0.92387953251128675612818318939679, -0.83146961230254523707878837761791, -0.70710678118654752440084436210485, -0.55557023301960222474283081394853, -0.3826834323650897717284599840304, -0.19509032201612826784828486847702 }; const float cos_tab[Coll_Num]={1, 0.98078528040323044912618223613424, 0.92387953251128675612818318939679, 0.83146961230254523707878837761791, 0.70710678118654752440084436210485, 0.55557023301960222474283081394853, 0.3826834323650897717284599840304, 0.19509032201612826784828486847702, 0, -0.19509032201612826784828486847702, -0.3826834323650897717284599840304, -0.55557023301960222474283081394853, -0.70710678118654752440084436210485, -0.83146961230254523707878837761791, -0.92387953251128675612818318939679, -0.98078528040323044912618223613424, -1, -0.98078528040323044912618223613424, -0.92387953251128675612818318939679, -0.83146961230254523707878837761791, -0.70710678118654752440084436210485, -0.55557023301960222474283081394853, -0.3826834323650897717284599840304, -0.19509032201612826784828486847702, 0, 0.19509032201612826784828486847702, 0.3826834323650897717284599840304, 0.55557023301960222474283081394853, 0.70710678118654752440084436210485, 0.83146961230254523707878837761791, 0.92387953251128675612818318939679, 0.98078528040323044912618223613424, }; const uchar DataItempNum[Coll_Num]={0,16,8,24,4,20,12,28,2,18,10,26,6,22,14,30 ,1,17,9,25,5,21,13,29,3,19,11,27,7,23,15,31}; #pragma data:data uint m_Concord[7];//谐波电流参数 uchar AD_Channel[7];//加上两路电容电流测量保护,分别为基准，主变电压，主变电流，电容1电流A,C相，电容2电流A,C相 uchar m_ADCCont; ///////////////////// uchar m_IsAdc_C1=0; //////////////////////////////// int AD_Result[7][Coll_Num];//采样结果，加上4路电容电流测量保护，分别为基准，主变电流，主变电压，电容电流1，电容电流2. float AD_FinalResult[12];//显示二次值。 //0，主变电流；1，主变电压；2，视在功率；3，谐波电流畸变率； //4，谐波电压畸变率；5，电容1电流A相；6，电容1电流C相；7，相角度； //8，电容2电流A相；9，电容2电流C相;10，有功；11，无功； float dataR[2][Coll_Num]; //FFT分析用变量。 //调试过程中使用的数据 //定义校正角度 uint AngleCorrect=0;/////////////////////////注意初始值。 void addelay() { uchar cdk=0; for(;cdk<8;cdk++); } void BegColl() { AD_Channel[0]=0X03;//基准 AD_Channel[1]=0X06; //主变电流 AD_Channel[2]=0X07;//主变电压 AD_Channel[3]=0X05; //电容2电流A相 AD_Channel[4]=0X04;//电容2电流C相 AD_Channel[5]=0X00;//电容1电流C相 AD_Channel[6]=0X02;//电容1电流A相 m_ADCCont=0; TCNT1H=DEF_time1h; TCNT1L=DEF_time1l; TIMSK=(1<<TOIE1); TCCR1B=(1<<CS10);//1分频，4MHZ,0.625mS TIFR|=0X04;// 清除中断标志. while(m_ADCCont<=31); TIMSK=0x00; } void Colldata(void) //这里的都是二次值. { uchar i; float temp,fsum; BegColl(); //------------------------------------------------- //这里的任务是将互感器的二次电压转化为互感器的一次值 //****************************************************** fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[2][i]-AD_Result[0][i] ;//母线二次电压 dataR[0][i]=temp; fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[1]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*UK;//板子电压互感器一次电压 fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[1][i]-AD_Result[0][i] ;//主变电流 dataR[1][i]=temp; fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[0]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*IK;//板子上电流互感器一次电流 fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[3][i]-AD_Result[0][i] ;//电容2电流A相 fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[8]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*IK;// fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[4][i]-AD_Result[0][i] ;//电容2电流C相 fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[9]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*IK;// //////////////////////////////////////////////////// fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[6][i]-AD_Result[0][i] ;//电容1电流A相 fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[5]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*IK;// fsum=0; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { temp=AD_Result[5][i]-AD_Result[0][i] ;//电容1电流C相 fsum+=temp*temp; } AD_FinalResult[6]=sqrt(fsum/Coll_Num)*k1*IK;// //******************************************************************* //////////////////////////////////////////// ////////////////////////////////////////////调试用部分。 /*temp=AD_FinalResult[1]*100; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); temp=AD_FinalResult[5]*100; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); temp=AD_FinalResult[6]*100; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); temp=AD_FinalResult[8]*100; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); temp=AD_FinalResult[9]*100; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); temp=AD_FinalResult[7]*1000; uart1_tran(temp/256); uart1_tran(temp); */ } void FFT( uchar ui) { uchar L,b,j,i,p,k; float pp; float TTR,TTI,temp; float dataI[Coll_Num]; for(i=0;i<Coll_Num;i++) dataI[DataItempNum[i]]=dataR[ui][i]; for(i=0;i<Coll_Num;i++) { dataR[ui][i]=dataI[i]; dataI[i]=0; } //following code fft for(L=1;L<=5;L++) { b=1;i=L-1; //for(1) while(i>0) { b=b*2;i--;} //b=2^(L-1) for(j=0;j<=b-1;j++) //for(2) { p=1;i=5-L; while(i>0) //p=pow(2,5-L)*j; { p=p*2; i--; } p=p*j; for(k=j;k<Coll_Num;k=k+2*b)//for(3)

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