FFT快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是数字信号处理中的核心算法，用于将时域信号转换为频域表示。
核心库主要特性：
提供快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）功能；
支持Q15定点和F32浮点两种FFT实现方式；
满足不同应用场景的性能和精度需求。
典型应用场景：
频谱分析：分析信号的频率成分和能量分布；
音频处理：音调识别、音频特征提取；
振动监测：机械设备故障诊断和状态监测等。
本文将以Air780EPM开发板为例，分享FFT应用示例要点。
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。
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