嵌入式STM32F1中Goertzel应用

Question

主控STM32F103C8T6
采样率为100 kHz，目标频率1000 Hz的正弦波
ADC+DMA
加Hann窗通过定点（Q32）Goertzel计算，块大小N=2000
现象：如图，仍然存在这种缓慢升高又缓慢下降的现象（这只是一次的，有时是持续缓慢上升/持续缓慢下降非线性变动）
此外，当长时间测量后，同样的条件，Goertzel值会不同，比如第一次测10 mg/mL对应6.89456712，一个小时后再测就变成6.883156978
方案试用：采样后通过中值滤波和低通滤波去除基线漂移/其他方法
结果：仍然存在上述现象
这种有什么好的解决方法吗，各位佬，实在是搞不懂，查通过Goertzel搞特定频率识别的硕士论文也没有解决方案(ㄒoㄒ)

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 采样率100kHz，目标频率1000Hz，块大小N = 2000。
   - 采用ADC+DMA加Hann窗通过定点（Q32）Goertzel计算。
   - 出现缓慢上升的现象，可能原因包括算法实现问题、参数设置不当、数据处理流程错误等。
2. 解决方案：
   - Goertzel算法实现：
   • Goertzel算法用于计算特定频率的离散信号的幅度。对于定点（Q32）实现，公式如下：
   • 初始化：
     c int32_t x_n_1 = 0; int32_t x_n_2 = 0; int32_t k = (int32_t)(N * target_freq / sampling_rate); int32_t coeff = (int32_t)(2 * cos(2 * PI * k / N));
   • 计算过程：
     c for(int i = 0; i < N; i++){ int32_t input = get_adc_data();//通过DMA获取的数据 int32_t y_n = coeff * x_n_1 - x_n_2 + input; x_n_2 = x_n_1; x_n_1 = y_n; } int32_t magnitude = sqrt(x_n_1 * x_n_1 + x_n_2 * x_n_2 - x_n_1 * x_n_2 * coeff);
   • Hann窗应用：
   • Hann窗公式：window[i] = 0.5 - 0.5 * cos(2 * PI * i / (N - 1))
   • 在进行Goertzel计算前，对采样数据应用Hann窗：
     c for(int i = 0; i < N; i++){ int32_t input = get_adc_data(); int32_t window_value = (int32_t)(0.5 - 0.5 * cos(2 * PI * i / (N - 1))); int32_t windowed_input = input * window_value; //后续进行Goertzel计算使用windowed_input int32_t y_n = coeff * x_n_1 - x_n_2 + windowed_input; x_n_2 = x_n_1; x_n_1 = y_n; }
   • 检查参数和数据处理流程：
   • 确保采样率、目标频率、块大小等参数计算正确。
   • 检查ADC和DMA配置，确保数据准确无误地获取。
3. 多种解决方案的优缺点：
   - 方案一：优化算法实现
   • 优点：从根本上解决算法实现中的问题，提高计算精度和效率。
   • 缺点：需要深入理解Goertzel算法原理，修改代码可能引入新的错误，调试成本较高。
   • 方案二：检查参数设置
   • 优点：简单直接，快速定位可能由于参数错误导致的问题。
   • 缺点：只能解决参数设置不当的问题，如果是算法实现本身的问题则无法解决。
   • 方案三：检查数据处理流程
   • 优点：全面检查数据获取和处理过程，有助于发现数据传输、存储等方面的问题导致的异常。
   • 缺点：工作量较大，需要对整个数据处理链路进行详细排查。
4. 总结：
   - 针对嵌入式STM32F1中Goertzel应用出现缓慢上升的问题，首先要确保Goertzel算法的定点（Q32）实现正确，包括初始化和计算过程。同时，正确应用Hann窗对采样数据进行预处理。此外，仔细检查参数设置和数据处理流程，如采样率、目标频率、块大小以及ADC+DMA的数据获取是否准确。通过这些步骤，可以逐步排查并解决问题。

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