在 MATLAB、FPGA 和 STM32 中调用 FFT 进行频率、幅值及相位差的计算步骤如下：

MATLAB

1. FFT 计算：

   % 假设信号为 x，采样频率为 Fs  
   x = [...]; % 输入信号样本  
   Fs = 1000; % 例如采样频率 1000 Hz  
   % 计算 FFT  
   N = length(x);  
   X = fft(x);  
   % 计算频率向量  
   f = (0:N-1)*(Fs/N);  
   % 计算幅值  
   amplitude = abs(X) / N;  
   % 计算相位  
   phase = angle(X);  

2. 频率、幅值和相位差：

   • 频率：可以通过 f 矢量获取每个频率分量。
   • 幅值：通过 amplitude 数组获取。
   • 相位差：可以通过相位数组 phase 计算相位差。

FPGA

在 FPGA 上进行 FFT 运算较为复杂，通常需借助现有的 IP 核（如 Xilinx 的 FFT IP 核）来实现。步骤如下：

1. 设计准备：

   • 确定输入数据的格式和精度。
   • 选择合适的 FFT IP 核（比如 Xilinx 或 Intel 提供的 IP 核）。

2. 集成 FFT IP 核：

   • 使用 FPGA 开发工具（如 Vivado 或 Quartus）创建新工程。
   • 集成和配置 FFT IP 核（设定 FFT 点数、输入输出位宽等）。

3. 开发数据接口：

   • 设计和 FFT 核连接的数据读取和写入逻辑。
   • 处理输出数据以得到幅值和相位。

4. 硬件调试：

   • 下载至 FPGA 厂板进行测试。
   • 通过 JTAG 或其他调试手段观测输出结果。

STM32

在 STM32 上进行 FFT，通常借助 CMSIS DSP 库，它提供了高效的 FFT 函数。

1. 准备工作：

   • 确保已安装 STM32Cube 库和工具链。
   • 确认启用了 CMSIS DSP 库。

2. 实现 FFT：

   • 引入 CMSIS DSP 库头文件。

   #include "arm_math.h"  

3. 定义和计算：

   float32_t src[NUM_SAMPLES]; // 输入信号  
   float32_t fftOutput[NUM_SAMPLES]; // FFT 输出空间  
   arm_cfft_instance_f32 fftInstance;  
   // 初始化 FFT  
   arm_cfft_init_f32(&fftInstance, NUM_SAMPLES);  
   // 执行 FFT  
   arm_cfft_f32(&fftInstance, src, 0, 1);  
   // 提取幅度和相位  
   arm_cmplx_mag_f32(fftOutput, amplitude, NUM_SAMPLES);  
   // 如果需要，可另外实现相位提取  

4. 注意事项：

   • 核心板计算能力有限，FFT 大小需合理选择。
   • CMSIS 提供的实用功能，如 arm_cmplx_mag_f32 用于计算幅度。

通过上述步骤，你可以在 MATLAB、FPGA 和 STM32 进行 FFT 计算并获得频率、幅值和相位信息。不同平台间的实现复杂度可能有所不同，选择时需权衡系统需求。