Air780EPM开发板凭借其强大的处理能力，为嵌入式FFT算法实现提供了理想平台。本技术文章聚焦其FFT应用示例，通过构建200Hz正弦波测试环境，实测Q15定点与F32浮点FFT算法在相同数据下的执行表现。结果显示，Q15以10ms的处理速度显著优于F32的24ms，适用于资源受限场景，而F32则在精度上更具优势，适用于高精度分析需求。

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。

今天的内容就分享到这里了~