🥬Arduino生物波反馈和环境检测外套
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🎯项目：🖊无线网络和蓝牙监控生物波反馈身体健康 | 🖊可穿戴身体和环境状态检测外套 | 🖊高频语音收发
大多数处理数字信号的设备都使用离散傅里叶变换。 当我们谈论数字信号时，指的是音频信号、图像信号等。因此，这意味着您的电视、计算机和收音机在幕后进行离散傅里叶变换。
现在你知道了这件事的重要性，让我们看看它是如何运作的。请记住，这里提出的概念是基本概念，它只能被视为傅里叶理论的一般概述。
在数字信号处理中，我们处理的所有信号都是模拟信号。 我们的世界是一个模拟世界。 模拟信号就是时间连续信号，但是，计算机却是数字的。 因此，如果我们要处理所有模拟信号，就必须将其转换为数字信号。 这就是离散傅里叶变换发挥作用的时候，它将模拟信号转换为数字信号。
我不会太深入地讨论这个主题，因为它非常难以理解，所以让我们保持简单。 可以这么说，离散傅里叶变换可以将模拟信号（A）转换为数字信号（B），然后我们可以使用计算机或DSP对其进行处理（C），最后重建原始信号（D） 。
此算法是一种极其有效的离散傅里叶变换方法。 这种计算方法与其他离散傅里叶变换方法的主要区别在于，它在每次迭代中使用单个实值系数。 该分析的缺点是与快速傅里叶变换相比，其复杂度更高。 然而，对于少数频率，该算法在效率方面优于同类算法。 请记住，我们是在 Arduino 中实现该软件，因此硬件限制是一个重要问题。
我不会解释该算法背后的所有数学原理。我们将看看它在实际应用中是如何工作的。为了使用该算法，我们需要首先执行以下步骤：
确定采样率。
选择块大小N。
预先计算一个余弦项和一个正弦项。
预先计算一个系数。
我们需要计算对模拟信号进行采样的频率。 为此，我们需要将微控制器的时钟除以 2 以获得最大采样频率，因为这是奈奎斯特-香农采样定理中规定的。 我们需要实现的公式如下：
请记住，您可以修改此项目，以便它也可以识别特定的音频模式甚至单词。所以，该函数将如下所示：
