MiniSTM32F103是怎样实现家庭普通电路中的电流谐波检测的

　　代码设计
　　程序流程图
　　
　　配置MiniSTM32的TIM2、ADC和DMA，利用TIM2产生矩形波，在上升沿触发ADC采集，可通过控制矩形波的周期来控制采样频率fs，然后由DMA把采集到的数据送入内存，共采集256个点。
　　配置TIM2、ADC和DMA
　　个人认为用库函数配置板子上的外设比较简单，把是什么、怎么用这两方面搞清楚就行了，可参考正点原子的教学视频。
　　代码如下：
　　#include “adc.h”
　　volatile uint16_t ADC_ConvertedValue［256］; //ADC采样的数据
　　u16 DMA1_MEM_LEN;
　　extern complex x［N］;
　　#define ADC1_DR_Address （（u32）0x4001244C） //ADC1的地址
　　//TIM2配置，arr为重加载值，psc为预分频系数
　　void TIM2_Init（u16 arr，u16 psc）
　　{
　　TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
　　TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure;
　　RCC_APB1PeriphClockCmd（RCC_APB1Periph_TIM2|RCC_APB2Periph_GPIOA， ENABLE）; //时钟使能
　　//定时器TIM2初始化
　　TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = arr; //设置在下一个更新事件装入活动的自动重装载寄存器周期的值
　　TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler =psc; //设置用来作为TIMx时钟频率除数的预分频值
　　TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0; //设置时钟分割：TDTS = Tck_tim
　　TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up; //TIM向上计数模式
　　TIM_TimeBaseInit（TIM2， &TIM_TimeBaseStructure）; //根据指定的参数初始化TIMx的时间基数单位
　　TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1; //选择定时器模式：TIM脉冲宽度调制模式1
　　TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable; //比较输出使能
　　TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 10;
　　TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_Low; //输出极性：TIM输出比较极性低
　　TIM_OC2Init（TIM2， & TIM_OCInitStructure）; //初始化外设TIM2_CH2
　　TIM_Cmd（TIM2， ENABLE）; //使能TIM2
　　}
　　//DMA1配置
　　void DMA1_Config（）
　　{
　　DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;
　　RCC_AHBPeriphClockCmd（RCC_AHBPeriph_DMA1，ENABLE）; //使能ADC1通道时钟
　　DMA1_MEM_LEN = 256;
　　//DMA1初始化
　　DMA_DeInit（DMA1_Channel1）;
　　DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = ADC1_DR_Address; //ADC1地址
　　DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = （uint32_t）&ADC_ConvertedValue; //内存地址
　　DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC; //方向（从外设到内存）
　　DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 256; //传输的数据量
　　DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable; //外设地址固定
　　DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable; //内存地址固定
　　DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord ; //外设数据单位
　　DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord ; //内存数据单位
　　DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular ; //DMA模式：循环传输
　　DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High ; //优先级：高
　　DMA_InitStructure.DMA_M2M = DMA_M2M_Disable; //禁止内存到内存的传输
　　DMA_Init（DMA1_Channel1， &DMA_InitStructure）; //配置DMA1
　　}
　　void DMA1_Enable（）
　　{
　　DMA_Cmd（DMA1_Channel1，DISABLE）;
　　DMA_SetCurrDataCounter（DMA1_Channel1，DMA1_MEM_LEN）;
　　DMA_Cmd（DMA1_Channel1，ENABLE）;
　　}
　　void Adc_Init（）
　　{
　　ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;
　　GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
　　RCC_APB2PeriphClockCmd（RCC_APB2Periph_GPIOA|RCC_APB2Periph_ADC1， ENABLE）; //使能GPIOA时钟
　　//PA6 作为模拟通道输入引脚
　　GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_1;
　　GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
　　GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;
　　GPIO_Init（GPIOA， &GPIO_InitStructure）;
　　ADC_DeInit（ADC1）; //复位ADC1，将外设 ADC1 的全部寄存器重设为缺省值
　　//ADC1初始化
　　ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; //独立ADC模式
　　ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; //关闭扫描方式
　　ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = DISABLE; //关闭连续转换模式
　　ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_T2_CC2; //使用外部触发模式
　　ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; //采集数据右对齐
　　ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1; //要转换的通道数目
　　ADC_Init（ADC1， &ADC_InitStructure）;
　　RCC_ADCCLKConfig（RCC_PCLK2_Div6）; //配置ADC时钟，为PCLK2的6分频，即12MHz，（239.5+12.5）/12Mhz=21us
　　ADC_Cmd（ADC1，ENABLE）;
　　ADC_ResetCalibration（ADC1）; //复位校准寄存器
　　while（ADC_GetResetCalibrationStatus（ADC1））; //等待校准寄存器复位完成
　　ADC_StartCalibration（ADC1）; //ADC校准
　　while（ADC_GetCalibrationStatus（ADC1））; //等待校准完成
　　ADC_RegularChannelConfig（ADC1， ADC_Channel_1， 1， ADC_SampleTime_239Cycles5）; //配置ADC1通道6为239.5个采样周期 ，采样周期为21us
　　ADC_ExternalTrigConvCmd（ADC1， ENABLE）; //设置外部昂一触发模式使能
　　}
　　FFT是最重要，也是最难懂的。
　　这里给出实现FFT的代码：
　　#include “sys.h”
　　#include “fft.h”
　　complex x［N］，W［N］;//分别为输入序列，变换核
　　void RaderReverse（）
　　{
　　u16 i，j，k;
　　//第一个和最后一个数位置不变，故不处理
　　for（i=1，j=N/2; i《N-1; ++i）
　　{
　　//原始坐标小于变换坐标才交换，防止重复
　　if（i《j）
　　{
　　complex temp = x［j］;
　　x［j］ = x［i］;
　　x［i］ = temp;
　　}
　　k = N/2; // 用于比较最高位
　　while（k 《= j）
　　{ // 位判断为1
　　j = j-k;// 该位变为0
　　k = k/2;// 用于比较下一高位
　　}
　　j = j+k;// 判断为0的位变为1
　　}
　　}
　　void fft（）
　　{
　　int i=0，j=0，k=0，l=0;
　　complex up，down，product;
　　RaderReverse（）;
　　//w是蝶形系数
　　for（int i=0;i《N;++i）
　　{
　　W［i］.real = cos（（2*M_PI*i）/N）;
　　W［i］.img = -sin（（2*M_PI*i）/N）;
　　}
　　for（i=0; i《log（N）/log（2）; ++i） /*log（n）/log（2） 级蝶形运算 stage */
　　{
　　l = 1《《i;
　　for（j=0;j《N;j+= 2*l） /*一组蝶形运算 group，每组group的蝶形因子乘数不同*/
　　{
　　for（k=0;k《l;++k） /*一个蝶形运算 每个group内的蝶形运算的蝶形因子乘数成规律变化*/
　　{
　　//product = x［j+k+l］*W［n*k/2/l］; //一次乘法
　　mul（x［j+k+l］， W［N*k/2/l］， &product）;
　　// up = x［j+k］ + product; //一次加法，得蝶形变换上半部分输出
　　// down = x［j+k］ - product;//一次减法，得蝶形变换下半部分输出
　　add（x［j+k］， product， &up）;
　　sub（x［j+k］， product， &down）;
　　x［j+k］ = up;//不占用新的空间，将结果输出储存在输入的位置
　　x［j+k+l］ = down;
　　}
　　}
　　}
　　}
　　//寻找基波、高次谐波对应的点
　　double Amplitude［6］， Phase［6］;//基波幅值， 相位
　　volatile u16 j， m， k;//已知基波频率，采样频率，采样总点数
　　double I2，I1;
　　void Calculate_Wave（）
　　{
　　volatile double Max_Amplitude = 0.0;
　　volatile double t =0.0;
　　// m = j*256/4339+1;//计算基波频率对应的点
　　// m = 0;
　　//计算直流分量
　　Amplitude［0］ = （sqrt（x［0］.real*x［0］.real+x［0］.img*x［0］.img））/256;//基波对应的点
　　Phase［0］ = 180*atan2（x［0］.img， x［0］.real）/M_PI;
　　for（k=1; k《52; k++）
　　{
　　t = sqrt（x［k］.real*x［k］.real +x［k］.img*x［k］.img）/128;
　　if（t 》 Max_Amplitude）
　　{
　　Max_Amplitude = t;
　　j = k;
　　}
　　}
　　if（j ！= 0）
　　{
　　for（k=1; k《6; k++）
　　{
　　m = k*j;//计算频率j对应的点，第一个点为基波频率
　　Amplitude［k］ = （sqrt（x［m］.real*x［m］.real+x［m］.img*x［m］.img））/128;//高次谐波对应的点
　　Phase［k］ = 180*atan2（x［m］.img， x［m］.real）/M_PI;
　　}
　　}
　　I2 = （Amplitude［0］ + Amplitude［1］*0.7071）/R;
　　I1 = I2 * 100;
　　}
　　void add（complex a，complex b，complex *c） //复数加法计算
　　{
　　c-》real=a.real+b.real;
　　c-》img=a.img+b.img;
　　}
　　void mul（complex a，complex b，complex *c） //复数乘法计算
　　{
　　c-》real=a.real*b.real - a.img*b.img;
　　c-》img=a.real*b.img + a.img*b.real;
　　}
　　void sub（complex a，complex b，complex *c） //复数减法计算
　　{
　　c-》real=a.real-b.real;
　　c-》img=a.img-b.img;
　　}
　　处理FFT点
　　把时域信号变换到频域，最重要的三个量是频率、幅值和相位，如何根据FFT的结果算得这三个量？
　　例如某点n所表示的频率为：Fn=（n-1）*Fs/N，n是第n个点，Fs是采样频率，N是采集点数，Fs/N又称为频率分辨率，如果采样频率Fs为256Hz，采样点数为256点，则可以分辨到1Hz。
　　FFT后某点n是复数（a+bi的形式）
　　幅值：每一个点对应一个频率，幅值指的是在该频率下信号分量的幅值。假设原始信号的峰值为A，那么FFT 结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是原直流分量幅值的N倍。
　　相位：Pn=atan2（b，a），也就是arctan，反正切求得相角。
　　这里需要说明的是： FFT后得到的相位实际上是cos（）的相位，因为这个FFT过程，根据惯例设定cos（x）的初始相位为0，sin（x）的初始相位为-90°。
　　寻找直流分量、基波和谐波
　　直流分量频率为0，FFT后对应的是第一个频率点，直接计算即可。
　　如何寻找基波？结合频谱图特性来看，基波的幅值是最大的，所以在这里采用的方法是寻找幅值最大所对应的频率点，该频率点对应的频率即是基波频率，由于已知市电的频率为50Hz，所以这里为了节省计算量只在前52个点里面找幅值最大的点。
　　已知基波，那么谐波频率是基波频率的整数倍，可直接算出相关的频率点。
　　采集过程
　　采集方式
　　由于测试对象是家庭普通电路，需要用到开口式电流互感器，非接触式，直接夹在单根火线或者零线上。
　　互感器二次侧电阻越小越好，因为这里ADC+电阻的组合其实相当于一个电流表，互感器处于工作状态时，二次侧接近短路。
　　ADC所读取的值就是采集点值，FFT后通过流压关系（欧姆定律）和变比关系即可推出一次侧原电路的电流值。
　　碰到的问题
　　1.这里需要注意，一般的家用电器（至少我家的是）火线零线都是合并在一条线里面的，用一根粗电线来包含单独的火线零线，电流互感器直接测这跟粗电线是测不到数据的，因为互感器（变压器）的原理是利用电流激发的磁场效应，如果互感器同时测火线零线，电流激发的磁场相互抵消，互感器不工作。
　　2.电流互感器的电流变比不要过大，比如我用的是1000/5A的，变比200，用来测只有最大只有几十安的电路不合适，因为二次侧的电流太小了，影响ADC采集。为了增大二次侧电流，我采用的方法是增加一次侧缠绕匝数，从原本的单根火线穿入改成两根火线穿入（还是同一根火线），匝数比从原来的1：200变成了2：200，电流变比降低到了100，这样二次侧的电流就增大了。