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FFT快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是数字信号处理中的核心算法，用于将时域信号转换为频域表示。

核心库主要特性：

• 提供快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）功能；

• 支持Q15定点和F32浮点两种FFT实现方式；

• 满足不同应用场景的性能和精度需求。

典型应用场景：

• 频谱分析：分析信号的频率成分和能量分布；

• 音频处理：音调识别、音频特征提取；

• 振动监测：机械设备故障诊断和状态监测等。

本文将以Air780EPM开发板为例，分享FFT应用示例要点。

01. FFT示例功能

本demo是FFT（快速傅里叶变换）测试，支持Q15定点和F32浮点两种实现方式。

主要功能：

• 生成200Hz正弦波测试信号；

• 使用Q15定点FFT算法处理数据；

• 使用F32浮点FFT算法处理相同数据；

• 计算并输出两种实现方式的性能对比（执行时间）；

• 分析频谱结果，定位并显示主峰频率。

02. FFT示例代码

数据格式及test_fft.lua核心测试代码如下，完整demo详见源码仓库最新文件。

• Q15定点格式：

  表示范围：-1.0到0.999969482421875

  存储格式：16位有符号整数

  优势：在无浮点单元的MCU上高效运行

• F32浮点格式：

  表示范围：标准单精度浮点数

  精度：更高的计算精度

  适用场景：对精度要求较高的应用

03. FFT功能验证

Air780EPM开发板通过LuaTools烧录内核固件和demo脚本代码，烧录成功后开机运行，即可查看日志。

通过LuaTools可以观察到：

• 频率准确性：

  检测到的主峰频率接近200Hz；

• 性能对比：

  Q15 FFT（耗时10ms）比F32 FFT（耗时24ms）更快。