1. 51單片機做FFT到底行不行我想知道運算的速度有多慢，其轉換時間是多少，請用數字說話。
可以做，但基本上做了這個，其他的就什麼幹不了了
2. 單片機位數對FFT計算有影響嗎
應該說有。位數越多，越容易做高位數運算啊！
對精度的影響應該不大，關鍵還是速度，盡管FFT已經是簡化了的，但計算量還是很大的。
8位單片機，因為位數的關系，同樣的32位數，肯頂沒有ARM做的快啊！
所以，精度容易保證，關鍵的是速度
3. 單片機實現傅立葉變換
用FPGA這種單片機
在對FFT（快速傅立葉變換）演算法進行研究的基礎上，描述了用FPGA實現FFT的方法，並對其中的整體結構、蝶形單元及性能等進行了分析。
關鍵詞：
FPGA FFT
傅立葉變換是數字信號處理中的基本操作，廣泛應用於表述及分析離散時域信號領域。但由於其運算量與變換點數N的平方成正比關系，因此，在N較大時，直接應用DFT演算法進行譜變換是不切合實際的。然而，快速傅立葉變換技術的出現使情況發生了根本性的變化。本文主要描述了採用FPGA來實現2k／4k／8k點FFT的設計方法。
1 整體結構
一般情況下，N點的傅立葉變換對為：
其中，WN＝exp(－2 pi／N)。X(k)和x(n)都為復數。與之相對的快速傅立葉變換有很多種,如DIT(時域抽取法)、DIF（頻域抽取法）、Cooley－Tukey和Winograd等。對於2n傅立葉變換，Cooley－Tukey演算法可導出DIT和DIF演算法。本文運用的基本思想是Cooley－Tukey演算法，即將高點數的傅立葉變換通過多重低點數傅立葉變換來實現。雖然DIT與DIF有差別，但由於它們在本質上都是一種基於標號分解的演算法，故在運算量和演算法復雜性等方面完全一樣，而沒有性能上的優劣之分，所以可以根據需要任取其中一種，本文主要以DIT方法為對象來討論。
N＝8192點DFT的運算表達式為：
式中，m＝(4n1＋n2)(2048k1＋k2)(n＝4n1＋n2，k＝2048k1＋k2)其中n1和k2可取0,1,．．．,2047,k1和n2可取0,1,2,3。
由式（3）可知，8k傅立葉變換可由4×2k的傅立葉變換構成。同理，4k傅立葉變換可由2×2k的傅立葉變換構成。而2k傅立葉變換可由128×16的傅立葉變換構成。128的傅立葉變換可進一步由16×8的傅立葉變換構成，歸根結底，整個傅立葉變換可由基2、基4的傅立葉變換構成。2k的FFT可以通過5個基4和1個基2變換來實現；4k的FFT變換可通過6個基4變換來實現；8k的FFT可以通過6個基4和1個基2變換來實現。也就是說：FFT的基本結構可由基2／4模塊、復數乘法器、存儲單元和存儲器控制模塊構成，其整體結構如圖1所示。
圖1中，RAM用來存儲輸入數據、運算過程中的中間結果以及運算完成後的數據，ROM用來存儲旋轉因子表。蝶形運算單元即為基2／4模塊，控制模塊可用於產生控制時序及地址信號，以控制中間運算過程及最後輸出結果。
2 蝶形運算器的實現
基4和基2的信號流如圖2所示。圖中，若A＝r0＋j＊i0，B＝r1＋j＊i1，C＝r2＋j＊i2，D＝r3＋j＊i3是要進行變換的信號，Wk0＝c0＋j＊s0＝1，Wk1＝c1＋j＊s1，Wk2＝c2＋j＊s2，Wk3＝c3＋j＊s3為旋轉因子，將其分別代入圖2中的基4蝶形運算單元，則有：
A′＝[r0＋(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]� （4）
B′＝[r0＋(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0－(r1×c1－i1×s1)－(
i2×c2＋r2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)] (5）
C′＝[r0－(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)] （6）
D′＝[r0－(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0＋(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]� （7）
看明白了嗎？
4. 請問如何提高fft的解析度
如何提高fft演算法解析度
FFT程序，輸入是一組復數，輸出也是一組復數，想問一下輸入到底應該輸入什麼，輸出的復數的含義是什麼。
給定一組序列的抽樣值，如何用FFT確定它的頻率。
首先，fft函數出來的應該是個復數，每一個點分實部虛部兩部分。
假設採用1024點fft，采樣頻率是fs，那麼第一個點對應0頻率點，第512點對應的就是fs/2的頻率點。然後從頭開始找模值最大的那個點，其所對應的頻率值應該就是要的基波頻率了。
FFT是離散傅立葉變換的快速演算法，可以將一個信號變換到頻域。
有些信號在時域上是很難看出什麼特徵的，但是如果變換到頻域之後，就很容易看出特徵了。
這就是很多信號分析採用FFT變換的原因。
另外，FFT可以將一個信號的頻譜提取出來，這在頻譜分析方面也是經常用的。
雖然很多人都知道FFT是什麼，可以用來做什麼，怎麼去做，但是卻不知道FFT之後的結果是什麼意思、如何決定要使用多少點來做FFT。
一個模擬信號，經過ADC采樣之後，就變成了數字信號。
采樣定理告訴，采樣頻率要大於信號頻率的兩倍，這些就不在此羅嗦了。
采樣得到的數字信號，就可以做FFT變換了。
N個采樣點，經過FFT之後，就可以得到N個點的FFT結果。
為了方便進行FFT運算，通常N取2的整數次方。
5. 實現頻譜分析，涉及單片機 。FFT變換。哪個高手可以給點思路。。
頻譜分析，首先需要對應的頻譜分析的器件
單片機僅僅進行簡單的控制和數據處理
至於FFT，基本用不到，至於為啥？因為電磁波的時域波形以你的水平是分析不出來的。沒有時域波形，你怎麼FFT成頻域波形？
比方分析光線的頻譜
要先將光線通過分光裝置，把光線色散開，變為頻譜光帶。
還需要光電轉換裝置，用來接收色散開的光，將能量轉為電信號。
最後需要位移控制裝置，控制光電轉換裝置在光帶上移動。
單片機要做的是：控制移動、處理數據。如果需要，還需要量化裝置。
6. 單片機晶元內部可以進行fft變換嗎
不行的，某些型號的Dsp晶元可以進行這種運算，這是DSP的強項
7. 如何將一個聲音信號輸入到單片機裡面進行fft求高手
將一個聲音信號輸入到單片機裡面,可以通過麥克風，通常小小的那種咪頭(耳機線常佩戴的)那種就可以，它的輸出是電壓量(聲音信號--電信號)，你可以用單片機去采樣/或者AD晶元對其采樣再把數據送個單片機進行處理，單片機內部的處理就可以說是跟matlab裡面的處理類似了，而且都是用c語言的，相信很容易上手，祝好運。
8. 單片機 誰懂FFT
FFT就是快速傅里葉變換，是將時域中的數字信號編程頻域，這是數字信號處理的內容，具體是如何進行的，建議你看看數字信號處理這本書
9. 高分求FFT (單片機)的幅度公式和功率公式
幅度就是虛部，實部平方和開根號，功率譜就是對於實部，虛部求平方和，輸入的全部功率功率譜求積分。頻譜泄漏是采樣截斷的問題，得看你具體的輸入信號才能解決。采樣頻率不夠頻譜會混疊，截斷不恰當會泄漏，適當截斷或者用適當窗函數可以削弱泄漏問題
10. 使用單片機和FFT演算法顯示波形（高分！！！急救！！）
涉及到單片機跟上位機通信得問題，有模塊一般用串口的比較多 網上去找吧 單片機的硬體應該考慮AD轉換器（1024點的話 就用10bit特的AD吧） 若選用 STC的單片機自帶10bitAD 可以不用考慮AD的問題 你的軟體主要會涉及到兩個部分吧 單片機的程序 和 上位機的顯示程序（VB還是delphi就自己目前狀況定吧) 難點還在於通訊這一塊 如果以前沒接觸過花的時間可能會長點 還有你電壓信號一般是工頻的吧 采樣定律要求采樣率是它的兩倍以上 所以100HZ以上的了 而且事實上要大上好幾倍 最好500Hz以上吧（周期就倒數下）現在一般都用數據採集卡了 在大項目中單片機有點古老的感覺 你這課題用LabVIEW的還不錯 幾個框圖一拉就完了 一周可以搞定 呵呵 不過以後要走技術的路 還是要一步一個腳印穩扎穩打從單片機起步吧~~~好了就這么多了，你也不必再問了，下次上線我不知道是什麼時候了~~~