カテゴリー: CMSIS-DSP

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この機能に、フロントエンド（アナログ信号の前処理）追加、

https://isehara-3lv.sakura.ne.jp/blog/2025/07/02/オシロスコープのスイープとトリガ条件を追加/

① AC入力のマイナス側も扱えるように、GNDレベルをVss/2 = 1.65 V付近にする、ゲインはフルスケール考慮して-6db

② 次の処理でゲイン6db（プラス方向にしか振れないパルス用）と0db（AC信号用）の選択をデジタルポテンショメーター使ってできるようにした（ただし、i2cバスで値を書き込んでもレスポンスまともだけだけど結果は無視された状態、つまり電源投入状態のwiperが中点状態のまま）、目的はADCの前にダイナミックレンジを確保したかったから

後の処理ではオシロスコープとするには、ADCから読み取った値が反転しているから元に戻す処理必要だけど、コードには未反映

https://github.com/chateight/dsp

回路図とi2cのタイムチャートをアップロードしてあります

 

admin

 

 

 

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ラズピコ２でスペアナ（基本ロジック）

pico-sdkとCMSIS-DSPを使って作る、ラズピコ２で動かすスペアナプロジェクトの基本ロジックを作ってみた

・ADCはDMA転送を使う、割り込み処理の中でFFT

大雑把にはそうだけども、実はラズピコのADCをDMAモードで動かすとクロックデバイドが効かない、つまり常におよそ500KHzサンプルモードになってしまう、対応方法は500KHzでサンプル(256*10個)した後にIIRの一次フィルタ処理、その後に10個ごとのデータを使えば50KHzサンプル相当になる

・窓はHanning窓を使う

おそらく一般的だろうし、

・テスト用の信号はPWM機能を使う

picoの特徴としてsm(state machine)とPWM機能、どちらもCPUの介在なしで信号発生ができる、があるからPWM使って方形波を作成してADCへの入力とする

<FFTの実行結果>

デバッガからの読み出し値をプロットしてみた、奇数の高調波がきちんと検出できている

<現状のコード：WordPressのテキスト機能で貼り付けると崩れるので本文にしてます>

ADCのサンプリングとFFTは一回だけで打ち止め、デバッグ用にですが

/* See https://m0agx.eu/practical-fft-on-microcontrollers-using-cmsis-dsp.html */
//
// DMA transfer & interrupt handling version
//
#include <math.h>
#include <stdio.h>

#include “arm_math.h”
#include “pico/stdlib.h”
#include “pico/time.h”
#include “hardware/sync.h”

// For ADC input & IRQ:
#include “hardware/adc.h”
#include “hardware/dma.h”
#include “hardware/irq.h”

// use multi core
#include “pico/multicore.h”
#include “hardware/pio.h”
#include “hardware/pwm.h”

void core1_main();

#define FFT_SIZE 256

// Channel 0 is GPIO26 for ADC sampling
#define CAPTURE_CHANNEL 0

int dma_chan;

uint32_t start_time;
uint32_t end_time;

q15_t fft_output[FFT_SIZE * 2]; // 出力（複素数 interleaved）
q15_t mag_squared[FFT_SIZE]; // パワースペクトル（Q13形式）

q15_t hann_window[FFT_SIZE];

arm_rfft_instance_q15 fft_instance;

#define RAW_SAMPLES 2560
#define DOWNSAMPLED 256
#define DECIMATE_N 10

uint16_t capture_buf[RAW_SAMPLES];
q15_t filtered_downsampled[DOWNSAMPLED];

static inline q15_t lowpass_filter_q15(q15_t input, q15_t prev, q15_t alpha)
{
int32_t one_minus_alpha = 32768 – alpha; // Q15で (1 – α)
int32_t filtered = ((int32_t)input * alpha + (int32_t)prev * one_minus_alpha) >> 15;
return (q15_t)__SSAT(filtered, 16);
}

void filter_and_downsample()
{
q15_t prev = 0; // IIRの初期値
q15_t alpha = 8192; // Q15形式の係数（約 0.25）

int down_idx = 0;

for (int i = 0; i < RAW_SAMPLES; i++)
{
// ADC raw は 12bit（0～4095）想定 → 中心化＆スケーリング
int32_t centered = (int32_t)capture_buf[i] – 2048;
q15_t sample = (q15_t)__SSAT(centered << 3, 16); // ≒ Q15スケーリング　Clipping would not happen in this case

// IIR フィルタ適用
prev = lowpass_filter_q15(sample, prev, alpha);

// N点ごとに出力へ保存
if ((i % DECIMATE_N) == 0 && down_idx < DOWNSAMPLED)
{
filtered_downsampled[down_idx++] = prev;
}
}
}

// FFT & Power calc
void perform_fft_and_power_spectrum(arm_rfft_instance_q15 *instance, q15_t *input, q15_t *output, q15_t *power_spectrum)
{
arm_rfft_q15(instance, input, output);
arm_cmplx_mag_squared_q15(output, power_spectrum, FFT_SIZE);
}

// ADC DMA transfer set up
void adc_dma_init()
{
// Init GPIO for analogue use: hi-Z, no pulls, disable digital input buffer.
adc_gpio_init(26 + CAPTURE_CHANNEL);

adc_init();
adc_select_input(CAPTURE_CHANNEL);
adc_fifo_setup(
true, // Write each completed conversion to the sample FIFO
true, // Enable DMA data request (DREQ)
1, // DREQ (and IRQ) asserted when at least 1 sample present
false, // We won’t see the ERR bit because of 8 bit reads; disable.
false // not Shift each sample to 8 bits when pushing to FIFO
);

adc_set_clkdiv(1.0f);
sleep_ms(1000);
// Set up the DMA to start transferring data as soon as it appears in FIFO
dma_chan = dma_claim_unused_channel(true);
dma_channel_config cfg = dma_channel_get_default_config(dma_chan);

// Reading from constant address, writing to incrementing byte addresses
channel_config_set_transfer_data_size(&cfg, DMA_SIZE_16);
channel_config_set_read_increment(&cfg, false);
channel_config_set_write_increment(&cfg, true);

// Pace transfers based on availability of ADC samples
channel_config_set_dreq(&cfg, DREQ_ADC);

dma_channel_configure(dma_chan, &cfg,
capture_buf, // dst
&adc_hw->fifo, // src
RAW_SAMPLES, // transfer count
false // start when triggered
);
dma_channel_set_irq0_enabled(dma_chan, true);
adc_run(true);
}

// to apply Hann window & call FFT/Power calc
void fft_exec()
{
// q15_t input[FFT_SIZE];
q15_t windowed_input[FFT_SIZE];

float hann_correction = 1.0f / 0.5f; // ハニング窓で約0.5倍になる補正

start_time = time_us_32();

for (int n = 0; n < FFT_SIZE; n++)
{
int32_t val = filtered_downsampled[n] * hann_window[n];
windowed_input[n] = (q15_t)(val >> 15);
}

perform_fft_and_power_spectrum(&fft_instance, windowed_input, fft_output, mag_squared);

end_time = time_us_32();

//printf(“Execution time: %.2f us per FFT\n”, (float)(end_time – start_time));

float q13_to_float = 1.0f / 8192.0f; // Q13 → float

for (uint32_t j = 0; j <= FFT_SIZE / 2; j++)
{
float mag_q13 = (float)mag_squared[j] * q13_to_float;
float mag_corr = mag_q13 * hann_correction; // Hanning補正（約2倍）

float voltage_rms = sqrtf(mag_corr);
float db = 20.0f * log10f(voltage_rms + 1e-6f);
printf(“Bin %3u: %.2f dB\n”, j, db);
}
}

// IRQ handler
void dma_handler()
{
// stop ADC sampling
adc_run(false);

// Clear the interrupt request.
dma_hw->ints0 = 1u << dma_chan;

filter_and_downsample();

// Give the channel a new wave table entry to read from, and re-trigger it
dma_channel_set_read_addr(dma_chan, &adc_hw->fifo, false);
dma_channel_set_write_addr(dma_chan, capture_buf, false);
dma_channel_set_trans_count(dma_chan, RAW_SAMPLES, false);
dma_channel_start(dma_chan);
// adc_run(true); // make it oneshot only for debug purpose
// exec FFT process in parallel with ADC DMA transfer
fft_exec();
}

#define OUTPUT_PIN 2

void setup_pwm()
{
gpio_set_function(OUTPUT_PIN, GPIO_FUNC_PWM);
uint slice_num = pwm_gpio_to_slice_num(OUTPUT_PIN);

pwm_config config = pwm_get_default_config();
pwm_config_set_clkdiv(&config, 1.0f); // PWM clock = 125 MHz / 1 = 125 MHz

// 周期 = 25,000クロック → 2.5kHz（= 125M / 50.0k）
pwm_config_set_wrap(&config, 49999);
pwm_init(slice_num, &config, true);

// デューティー比 = 50%
pwm_set_gpio_level(OUTPUT_PIN, 25000);
}

int main()
{
stdio_init_all();
sleep_ms(1000);

setup_pwm();

multicore_launch_core1(core1_main);

// initialize the ADC buffer
adc_dma_init();

// to prepare Hanning window coefficient
for (int n = 0; n < FFT_SIZE; n++)
{
float hann = 0.5f * (1.0f – cosf(2.0f * M_PI * n / (FFT_SIZE – 1)));
hann_window[n] = (q15_t)(hann * 32767.0f);
}
// initialise FFT instance
arm_status status = arm_rfft_init_q15(&fft_instance, FFT_SIZE, 0, 1);

// to register IRQ handler and enable it
irq_set_exclusive_handler(DMA_IRQ_0, dma_handler);
irq_set_enabled(DMA_IRQ_0, true);

// first ADC sampling start
adc_run(false);

dma_channel_start(dma_chan);
adc_run(true);

// wait forever
__wfi();

//__BKPT(1);
}

// —————————————————————————-
// core1 will be used for LCD display control

void core1_main()
{
}

表示部分（ミニLCD）の検討しないと、信号の前処理（最小限オペアンプでの処理）も必要ですが、

 

admin

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窓処理と計算方法の見直し(CMSIS-DSP)

現実には窓関数を使うから、窓をかけるのと計算方法(元のソースは最後の出力配列作成時のq15の扱い方が変)だったので処理方法を見直して、対数表示でも違和感ないように見直し

<コードの波形部分以外の全部>

/* See https://m0agx.eu/practical-fft-on-microcontrollers-using-cmsis-dsp.html */

#include <math.h>
#include <ltstdio.h>

#include "arm_math.h"
#include "pico/stdlib.h"
#include "pico/time.h"

unsigned char __697hz_raw[] = {// データ部分は省略};

unsigned int __697hz_raw_len = 512;

#define FFT_SIZE 256

// バッファ宣言
q15_t input_signal[FFT_SIZE];   // 入力（実数信号）
q15_t fft_output[FFT_SIZE * 2]; // 出力（複素数 interleaved）
q15_t mag_squared[FFT_SIZE];    // パワースペクトル（Q13形式）

void perform_fft_and_power_spectrum(arm_rfft_instance_q15 *instance, q15_t *input, q15_t *output, q15_t *power_spectrum)
{
    arm_rfft_q15(instance, input, output);
    arm_cmplx_mag_squared_q15(output, power_spectrum, FFT_SIZE);
}

int main()
{
    stdio_init_all();
    sleep_ms(1000);

    q15_t *input = (q15_t *)__697hz_raw;
    q15_t windowed_input[FFT_SIZE];

    float scaling_factor = 1.0f / 8192.0; // Q13 → float
    float hann_correction = 1.0f / 0.5f;  // ハニング窓で約0.5倍になる補正

    // ハニング窓
    for (int n = 0; n < FFT_SIZE; n++) { float hann = 0.5f * (1.0f - cosf(2.0f * M_PI * n / (FFT_SIZE - 1))); q15_t hann_q15 = (q15_t)(hann * 32767.0f); int32_t val = (int32_t)input[n] * hann_q15; windowed_input[n] = (q15_t)(val >> 15);
    }

    arm_rfft_instance_q15 fft_instance;
    arm_status status = arm_rfft_init_q15(&fft_instance, FFT_SIZE, 0, 1);
    printf("FFT init %d\n", status);

    uint32_t start_time = time_us_32();

    perform_fft_and_power_spectrum(&fft_instance, windowed_input, fft_output, mag_squared);

    uint32_t end_time = time_us_32();

    printf("Execution time: %.2f us per FFT\n", (float)(end_time - start_time));

    for (uint32_t j = 0; j <= FFT_SIZE / 2; j++)
    {
        float mag = mag_squared[j] * scaling_factor * hann_correction;
        float db = 10.0f * log10f(mag + 1e-12f); // 0対策のオフセット付き
        printf("Bin %3u: %.2f dB\n", j, db);
    }

    printf("\n");
    __BKPT(1);
}

<結果>

窓はHanningが適切っぽいし、フレーム数も256で簡易表示なら速度的にも速いから良さそうだ

ADCはノイジーだけど内蔵の12 bitsでやってみるのがPoCには適切だろうと思う

 

admin

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ラズピコ２でのFFT実行時間(CMSIS-DSP)

以下の記事のCMSIS-DSPの実行時間を測定してみた

https://isehara-3lv.sakura.ne.jp/blog/2025/06/04/cmsis-dspをラズピコ２で使う/

該当部分だけのコードは、

    uint32_t start_time = time_us_32();
    for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i) {
        arm_rfft_q15(&fft_instance, input, output);
    }
    uint32_t end_time = time_us_32();

    printf("\nExecution time: %.2f us per FFT\n", 
          (float)(end_time - start_time) / ITERATIONS);

ITERATIONSを２以上にすると結果が変になる

つまり、inputがワークとして使われて破壊されてしまうようだ、一回だけ実行させた時の計算時間は、

Execution time: 392.00 us per FFT/

この数値、

https://github.com/jptrainor/cmsis-sandbox

にある、

fft execution time (us)
               32     64    128    256
 clean_q15    259    331    511    869

の256フレーム時の869μsと比較すると半分以下だから、それだけ高速化されているということ

但し、リンク先の情報でもわかるようにデータによって計算時間は変わるようで、clean(つまり単純正弦波)とnoizy(ノイズ重畳)ではかなり時間差ありますが、今回は正弦波だから、この869μsと比較するのが妥当

ともかくも256フレームでこの程度の実行時間であれば、小型のLCD(320*240)に表示する前提ならば問題ないレベルでしょう

 

admin

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CMSIS-DSPをラズピコ２で使う

ラズピコ２の特徴の一つである、FPUとGPUを活用するのにちょうど良さそうなのがARM系プロセッサ向けに用意されているCMSIS-DSP、ラズピコのハードにも最適化されているので、例えばArduinoライブラリよりもFFT処理が高速化できるし、MNISTで使っている事例もあります

ラズピコに比較しておよそ5倍程度の高速化というような情報もあります

以下、VScodeでラズピコ２の環境を用意したので、コードからCMSIS-DSPを使えるようにします

https://isehara-3lv.sakura.ne.jp/blog/2025/05/27/ラズピコ２の開発環境vscode-raspberry-pi-pico/

<実行環境>

ラズピコ２W + デバッグボード、M4 MacBook、VScode + Raspberry pi pico extension

参考になったのは、やはりRaspberryPI財団のページで、

https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=365053

手順を述べると、

① ラズピコにカスタマイズされたスタティックライブラリを作成する

作成されるのは、libCMSISDSP.aという名称になります

② main.cからは①で作成したスタティックライブラリと、CMSIS関連ヘッダファイル群を呼び出せるようにinclucdeする

1-1 CMSIS-DSPのライブラリを作成するためのディレクトリ構成

ビルドの例は以下の通り、

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

1-2 サンプルプログラムとCMSIS-DSPライブラリの組み込み

https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=365053

にあるFFTを実行するサンプルプログラムをそのまま使用しました

“arm_math.h”がCMSIS-DSPを使用するための宣言です

VScodeで作成されたCMakeファイルに、以下の🔴部分の3行を追加します

これでRASPBERRY PI PICO PROJECTのCompile ProjectでUF2ファイルが作成されて、Flushすればラズピコ上で動作開始します

③ 実行結果

USBシリアルのポートは二つ見えますが、常時見えているのがデバッガー側、ラズピコ２側は瞬間でしか見えないので要注意、というかデバッガ使わないと見ることはできないと思う

コンソールに印字された結果（256個出てきますが、re/imの組み合わせなので実質128個、それの二乗平均しています）をコピーしてリニア軸で図にすると、

さらに、対数軸で見てみると、

それらしいグラフになっています

 

admin