dsPIC33E ADC a FFT ayuda

Todo el negocio relacionado con p_real y p_cmpx me parece extremadamente sospechoso.

El comentario dice "Configure los punteros para convertir una matriz real en una matriz compleja". Pero esto es completamente innecesario: la matriz compleja ya fue creada por el bucle for que sigue inmediatamente a la readMic(); llamada. Todo lo que estás haciendo aquí es mezclar tus datos (y poner a cero la mitad si es así).

Use su depurador para examinar la matriz compleja justo antes de llamar a la FFT. Si no ves tu forma de onda, hay algo mal.

Lo siento, pero tengo que decirlo: Esto tiene todas las características de programación de culto de la carga : la copiar y pegar bloques de código sin entender qué hacen y cuándo usarlos. Debe disminuir la velocidad, tomar las cosas paso a paso y asegurarse de entender lo que cada parte de código está haciendo por usted y por qué lo necesita antes de pasar a la siguiente.

¡Así que lo tengo funcionando! Fue un problema de tipo de datos. Lo que hice fue cambiar los bits de tipo de datos de salida de ADC de decimal a fraccional y cargué las muestras directamente en la matriz que utiliza la función FFT. Sin embargo, todavía estoy teniendo comportamientos extraños.

Los intervalos de frecuencia son 66790/512 = 130Hz

A veces, cuando paso una señal cuya frecuencia dominante no es un múltiplo de 130Hz, obtengo como resultado la frecuencia dominante multiplicada por 3. Entonces, he agregado una instrucción de división por 3 en caso de que el resultado sea demasiado alto. Afortunadamente, solo tengo dos frecuencias esperadas que son 520Hz y 3100 Hz, así que puedo truncar los resultados, sin embargo, me gustaría saber cuál es el problema aquí.

Adjunto el código actualizado:

#define FFT_BLOCK_LENGTH    512      //Number of frequency points in the FFT
#define LOG2_BLOCK_LENGTH   9       //Number of "Butterfly" Stages in FFT processing should be related to FFT_BLOCK as in 2^9=512
#define AUDIO_FS            66790   //Sampling frequency of audio signal captured by the mic

int               ix_MicADCbuff;
unsigned long     alarmFrequency;
unsigned long     peakFrequency;

fractcomplex twiddleFactors[FFT_BLOCK_LENGTH/2]     /* Declare Twiddle Factor array in X-space*/
__attribute__ ((section (".xbss, bss, xmemory"), aligned (FFT_BLOCK_LENGTH*2)));

fractcomplex sigCmpx[FFT_BLOCK_LENGTH] __attribute__ ((section (".ydata, data, ymemory"), 
        aligned (FFT_BLOCK_LENGTH * 2 *2))) ={0};

void readMic(void)//Sample microphone input
{
        ADC1_ChannelSelectSet(ADC1_AI_MIC);
        ix_MicADCbuff=0;
        for(ix_MicADCbuff=0;ix_MicADCbuff<FFT_BLOCK_LENGTH;ix_MicADCbuff++)
            {
                //delay_us(162-116);          //FS without waiting time 66790 Hz
                ADC1_SamplingStop();
                while(!ADC1_IsConversionComplete()){}
                sigCmpx[ix_MicADCbuff].real = ADC1_Channel0ConversionResultGet();
            }
}
void alarmFreq(void)//Detect the dominant frequency of the audio picked by the microphone
{   
    int i = 0;
    fractional *p_real = &sigCmpx[0].real;
    fractcomplex *p_cmpx = &sigCmpx[0];
    readMic();
    for (ix_MicADCbuff=0;ix_MicADCbuff<FFT_BLOCK_LENGTH;ix_MicADCbuff++)
    {
        *p_real = sigCmpx[ix_MicADCbuff].real;   // load pointer with ADC values       
        *p_real++;      
    }
    for ( i = 0; i < FFT_BLOCK_LENGTH; i++ )//The FFT function requires input data to be in the fractional fixed-point range [-0.5, +0.5]
        {                   
            *p_real = *p_real >>1 ;         //So, we shift all data samples by 1 bit to the right.
            *p_real++;                      //Should you desire to optimize this process, perform data scaling when first obtaining the time samples or within the BitReverseComplex function source code
        }               
    p_real = &sigCmpx[(FFT_BLOCK_LENGTH/2)-1].real; //Set up pointers to convert real array to a complex array. The input array initially has all the real input samples followed by a series of zeros
    p_cmpx = &sigCmpx[FFT_BLOCK_LENGTH-1] ;                     
    for ( i = FFT_BLOCK_LENGTH; i > 0; i-- )        //Convert the Real input sample array to a Complex input sample array
        {                   
            (*p_cmpx).real = (*p_real--);   //We will simply zero out the imaginary part of each data sample
            (*p_cmpx--).imag = 0x0000;  
        }
    FFTComplexIP (LOG2_BLOCK_LENGTH, &sigCmpx[0], (fractcomplex *) __builtin_psvoffset(&twiddleFactors[0]), (int) __builtin_psvpage(&twiddleFactors[0]));// Perform FFT operation
    BitReverseComplex (LOG2_BLOCK_LENGTH, &sigCmpx[0]);// Store output samples in bit-reversed order of their addresses   
    SquareMagnitudeCplx(FFT_BLOCK_LENGTH, &sigCmpx[0], &sigCmpx[0].real);//Compute the square magnitude of the complex FFT output array so we have a Real output vector
    VectorMax(FFT_BLOCK_LENGTH/2, &sigCmpx[0].real, &peakFrequencyBin);//Find the frequency Bin ( = index into the SigCmpx[] array) that has the largest energy 
    peakFrequency = peakFrequencyBin*(AUDIO_FS/FFT_BLOCK_LENGTH); //Compute the frequency (in Hz) of the largest spectral component
    if(peakFrequency>3200)
        {
            peakFrequency=peakFrequency/3;
        }
}