使用 ARM DSP 库和 MatLab 计算 FFT 时的结果冲突

Question

我正在尝试使用 STM32L4 微处理器计算 FFT，但得到了奇怪的结果。 我从 SD 卡中读取了一个 .wav 文件，删除了填充并将 1024 字节的数据存储在一个数组中。 通过在我的电脑上的十六进制编辑器中打开相同的 wav 文件，我已经确认这些数据是正确的。 当我在 MatLab 中计算 FFT 并取其大小时，对应于输入正弦波频率的频率箱匹配。在我的 C 代码中不是这种情况（如我正在使用的 Keil 调试器中所见）。 ARM DSP 库给出的值与 MatLab 中生成的值之间几乎没有任何相关性，例如，MatLab 中的 bin[0] = 5.2，C 中的 bin[0] = 131246...有事！ （见编辑...） 我已经尝试了两种不同版本的 FFT，我将在下面将它们都包括在内：

/* Carry out an FFT on the (correctly formatted) input data */
arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len1024, inputBuffer, IFFTFLAG, BRFLAG);
/* Calculate the complex magnitude of the FFT */
arm_cmplx_mag_f32(inputBuffer, outputBuffer, FFTSIZE);

不推荐使用的代码：

arm_cfft_radix4_instance_f32 S;
arm_cfft_radix4_init_f32(&S, FFTSIZE, IFFTFLAG, BITREVERSEFLAG);
arm_cfft_radix4_f32(&S, inputBuffer);
arm_cmplx_mag_f32(inputBuffer, outputBuffer, FFTSIZE);   

两者都导致相同（错误）的值。在 C 中完成的所有预处理都是正确的，我形成了一个长度为 FFTSIZE * 2 的数组，排列为： Re[0]、Im[0]、Re[1]、Im[1]、...、Re[1023]、Im[1023]。

任何想法或帮助将不胜感激！ :)

编辑： 我已经意识到，除了 DC bin 之外，两个计算之间的值实际上是相关的。 即对于这两种计算，bin 47 具有最大值（这是有道理的，因为它是以 22.05kHz 采样的 1kHz 正弦波）。 任何想法为什么 ARM DSP 库如此缩放 bin 的输出？

Answer 1

arm_cfft_f32 需要 32 位浮点样本数据。而 .wav 文件通常包含 16 位 little-endian 有符号整数样本。