快速傅里叶变换FFT的FPGA设计与实现--电科1704 郭衡

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fft傅里叶变换的qpsk基带信号频偏估计和补偿算法fpga实现

fft傅里叶变换的qpsk基带信号频偏估计和补偿算法fpga实现

fft傅里叶变换的qpsk基带信号频偏估计和补偿算法fpga实现FFT(快速傅里叶变换)是一种常用的信号处理算法,可以将时域信号转换为频域信号。

在通信系统中,频偏是指信号的实际频率与理论频率之间的差异。

频偏会导致接收到的信号与发送信号不匹配,从而影响系统的性能。

因此,频偏的估计和补偿是通信系统中的重要问题之一。

QPSK(四相移键控)是一种常用的调制方式,它将两个比特映射到一个符号上。

在QPSK调制中,每个符号代表两个比特,因此可以提高频谱效率。

然而,由于信号传输过程中的各种因素,如多径效应、多普勒效应等,会导致信号的频偏。

为了解决QPSK基带信号频偏的问题,可以使用FFT算法进行频偏估计和补偿。

首先,将接收到的信号进行FFT变换,得到信号的频谱。

然后,通过分析频谱的特征,可以估计信号的频偏。

最后,根据估计的频偏值,对接收到的信号进行补偿,使其恢复到理论频率。

在FPGA(现场可编程门阵列)实现FFT傅里叶变换的QPSK基带信号频偏估计和补偿算法时,需要设计相应的硬件电路。

首先,需要将接收到的信号进行采样,并存储到FPGA的存储器中。

然后,通过使用FFT算法,对存储的信号进行频谱分析。

接下来,根据频谱的特征,计算信号的频偏值。

最后,使用频偏值对信号进行补偿,并输出补偿后的信号。

在FPGA实现中,需要考虑硬件资源的限制和性能要求。

为了提高计算速度,可以使用并行计算的方法,将FFT算法分解为多个子模块,并行计算每个子模块的结果。

此外,还可以使用流水线技术,将计算过程划分为多个阶段,以提高计算效率。

总之,FFT傅里叶变换的QPSK基带信号频偏估计和补偿算法在通信系统中具有重要的应用价值。

通过使用FPGA实现,可以提高计算速度和性能,满足实时信号处理的需求。

未来,随着通信技术的不断发展,这种算法和实现方法将会得到更广泛的应用。

快速傅里叶变换(FFT)的ASIC实现及现场可编辑门阵列(FPGA)验证

快速傅里叶变换(FFT)的ASIC实现及现场可编辑门阵列(FPGA)验证

快速傅里叶变换(FFT)的ASIC实现及现场可编辑门阵列(FPGA)验证赵莹;李云;刘解华;马文勃【摘要】通过对FFT(fast fourier transformation),即快速傅里叶变换的一般算法的研究对比,确定合理可行的基2方法处理1024点FFT.在ASIC(application specific integrated circuit)专用集成电路上实现FFT硬件模块,并将该模块在FPGA(field programmable gate array)上进行原型验证.采用级联结构设计FFT 模块,在尽量减小资源消耗的同时,提高FFT的运算速度.设计采用两组四个深度为256的双口RAM,乒乓结构处理,完成整个运算仅用了1 320个周期.最后用Xilinx 公司的Vertex7-XC7VX690T芯片做FPGA原型验证,在时钟频率为50 MHz时,完成1 024点FFT仅用了26.2 μs.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)004【总页数】5页(P243-246,257)【关键词】FFT;FPGA;ASIC;双口RAM;乒乓结构【作者】赵莹;李云;刘解华;马文勃【作者单位】重庆邮电大学信息产业部移动通信重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学信息产业部移动通信重点实验室,重庆400065;北京华力创通科技股份有限公司,北京100094;北京华力创通科技股份有限公司,北京100094【正文语种】中文【中图分类】TN492随着高速数字处理芯片和集成电路的快速发展,FFT已深入到数字信号处理各个领域。

如今,FFT技术已经广泛应用到频谱分析,匹配滤波,数字通信等多种领域[1,2]。

FFT的算法研究迄今已有四十年历史,理论相对成熟,而硬件实现方面相对薄弱。

FFT的基本实现方法按照组合方式不同分为时域抽取法和频域抽取法,按照分裂基序列大小的不同分为基二、基四等方法[3]。

基于FPGA的短时傅里叶变换分析及实现设计

基于FPGA的短时傅里叶变换分析及实现设计

基于FPGA的短时傅里叶变换分析及实现设计陈军【期刊名称】《贵州大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(034)002【摘要】In order to design quick, reasonable-obtained and processed models of language spectrum speech of low frequency signal, the mathematical model was built and analyzed.Based on radix-4 algorithm, the short-time Fourier transform (STFT) processor was realized by using the FPGA chip.The processing module of the signal was designed to be divided into frames, window type to be optional, width adjustable, single-path delay feedback pipeline algorithm processing block innguage spectrum of speech of low frequency signal was obtained and processed according to the algorithm model.The simulation research shows that the signal processing module of analysis and the design is rational.%为了设计快速、合理的对语音等低频信号的语谱进行采集、处理模块.通过对基4算法分析,构建了其数学模型,然后运用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)芯片实现了短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform ,STFT)处理器.详细地设计了信号的可分帧、窗类型可选、宽度可调的处理模块及单路延时反馈流水线算法处理块.依据算法模型对语音等低频信号的语谱进行采集、处理.仿真研究表明,对信号处理模块的分析、设计是合理性.【总页数】6页(P64-69)【作者】陈军【作者单位】甘肃中医药大学定西校区,甘肃定西 743000【正文语种】中文【中图分类】TN47【相关文献】1.基于FPGA的消噪同步叠加平均算法仿真分析及实现 [J], 张怀;王广君;曾旭明;王立;陈颖2.一种基于FPGA实现的ARINC659总线分析仪设计与实现 [J], 王泉;孙海洋;邵志阳;马超3.提高ASIC验证的速度与可视性基于FPGA的ASIC/SoC原型设计及基于FPGA 的系统在实时硬件速度下可以实现100%的内部信号可视性 [J], Mario Larouche4.基于PN序列帧的同步分析及FPGA实现 [J], 李星沛5.基于MaxplusⅡ的短时傅里叶变换分析及仿真实现研究 [J], 陈军因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

快速傅立叶变换(FFT)的FPGA实现的开题报告

快速傅立叶变换(FFT)的FPGA实现的开题报告

快速傅立叶变换(FFT)的FPGA实现的开题报告一、题目概述快速傅立叶变换(FFT)是一种高效的信号处理算法,广泛应用于通信、图像处理等领域。

本课题旨在利用FPGA实现FFT算法,实现高速数据处理,提高信号处理的效率和精度。

二、研究内容1. FFT算法原理及其优势2. FPGA架构选择及设计思路3. 手动实现FFT算法4. 利用Vivado HLS自动生成FFT算法代码5. FPGA实现FFT算法的性能评估和优化三、研究目标1. 实现基于FPGA的FFT算法原型机2. 改进现有FFT实现,提高其效率和精度3. 将FFT算法移植至嵌入式系统四、研究意义随着信号处理技术的不断发展,FFT算法在各个领域的应用也越来越广泛。

基于FPGA的FFT算法具有处理速度快、资源消耗少、能耗低等优势,尤其适合于要求高速和实时性的应用场景。

本课题通过FPGA实现FFT算法,可为实现高效信号处理提供技术支持。

五、研究难点1. FPGA架构选择和设计2. FFT算法实现与优化3. 实现算法的并行化处理六、研究过程和计划1. 确定FFT算法实现所需的FPGA型号和系统环境2. 研究FFT算法及其优化方案,在手动实现基础上完成代码调试和性能测试3. 利用Vivado HLS自动生成FFT算法代码,并对代码进行优化4. 实现FFT算法的并行化处理5. 对FFT算法实现进行性能评估和优化,提高其效率和精度6. 将FFT算法移植至嵌入式系统七、研究预期结果1. 实现基于FPGA的FFT算法原型机2. 提高FFT算法的处理效率和精度3. 实现FFT算法的嵌入式应用八、论文组织结构第一章绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 主要研究内容和难点1.4 研究方法及进度计划第二章 FFT算法原理及其优势2.1 FFT算法原理2.2 FFT算法优势第三章 FPGA架构选择及设计思路3.1 FPGA架构选择3.2 设计思路和流程第四章 FFT算法手动实现4.1 FFT算法手动实现4.2 代码调试与测试第五章 FFT算法自动生成代码5.1 Vivado HLS介绍5.2 FFT算法自动生成代码5.3 代码优化第六章 FFT算法并行化处理6.1 并行化思路6.2 并行化代码实现第七章 FFT算法性能评估和优化7.1 性能测试方法7.2 优化方案与实现7.3 实现结果和分析第八章 FFT算法移植至嵌入式系统8.1 嵌入式应用场景8.2 移植方案与实现第九章结论与展望9.1 研究成果总结9.2 存在问题及研究展望参考文献。

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)作为一种可编程逻辑器件,具有高度灵活性和并行处理能力,已广泛应用于信号处理领域。

在信号处理中,傅里叶变换(Fourier Transform,FFT)常用于将信号从时域转换为频域,以实现频谱分析、滤波、信号识别等功能。

因此,将FFT算法实现在FPGA 上,能够充分发挥FPGA的并行计算能力,提高傅里叶变换的计算速度。

实现FFT算法的关键在于将信号分解为不同频率的正弦和余弦波,然后对这些波进行频谱分析。

FFT算法利用了对称性和乘法约简等技术,将傅里叶变换的计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN),大大提高了计算效率。

在FPGA上实现FFT算法,可以通过并行计算和高速存储器的配合,进一步加快计算速度。

具体实现FFT算法的FPGA系统,可以分为以下几个模块:1. 输入/输出模块:负责将待处理的信号输入到FPGA中,并将计算结果输出。

FPGA具有高速IO接口,可以方便地与外部系统进行数据交互。

2. 数据处理模块:对输入的信号进行预处理,例如加窗处理、零填充等。

然后,将处理后的信号分成不同频率的子信号,交给并行计算单元进行处理。

3. 并行计算单元:包括多个计算核心,每个核心负责计算一个频率分量的傅里叶变换。

这些计算核心之间可以通过数据流方式进行数据交换,提高计算效率。

4. 存储器模块:FPGA内部包含大量的高速存储器,用于存储FFT算法的中间结果和输入/输出数据。

通过充分利用存储器的带宽和并行访问能力,可以提高计算效率。

5. 控制模块:负责控制整个系统的运行流程,包括时钟、时序控制和状态机控制等。

控制模块可以根据输入数据的特点,动态调整计算资源的分配和工作频率,以获得更高的计算性能。

实现FFT算法的FPGA系统需要综合考虑计算精度、资源利用率和功耗等因素。

对于不同的应用场景,可以选择不同的FPGA 型号和算法优化策略,以达到最佳性能和成本的平衡。

用FPGA实现FFT的方法

用FPGA实现FFT的方法

用FPGA实现FFT的方法使用FPGA(Field-Programmable Gate Array)实现FFT(Fast Fourier Transform)可以提供高性能的信号处理能力。

FFT是一种将时域信号转换为频域信号的算法,广泛应用于数字信号处理、通信系统、图像处理等领域。

下面将介绍一种常见的方法来使用FPGA实现FFT。

首先,需要了解FFT算法的基本原理。

FFT将长度为N的离散时间信号x(n)转换为N个频谱分量X(k),其中k=0,1,...,N-1、FFT算法的核心是蝶形运算,通过将信号分解成不同的频率分量并逐步组合来实现。

下面是使用FPGA实现FFT的具体步骤:1.设计数据缓存器:在FPGA内部设计一个数据缓存器用于存储输入信号x(n)和输出信号X(k)。

缓存器的宽度和深度取决于输入信号的采样位数和FFT的长度。

2. 数据采集与预处理:使用FPGA的输入模块采集外部信号,并通过FIFO(First In First Out)缓冲区将数据传输到数据缓存器中。

为了提高计算速度,可以使用预处理方法如窗函数、数据重排等来优化输入信号的质量。

3.蝶形运算模块设计:FFT算法的核心是蝶形运算。

在FPGA中,设计一个蝶形运算模块用于计算FFT算法中的每一个蝶形运算,即通过求解两个复数的乘积,并进行加法运算得到结果。

该模块需要实现乘法器和加法器,并对数据进行并行计算。

4.快速蝶形运算网络构建:将蝶形运算模块按照FFT算法中的乘积因子进行连接,并根据FFT的长度设计合适的网络结构。

可以使用串行-并行方式或并行-串行方式来实现FFT算法。

需要注意的是,为了减少延迟,可以采用流水线技术来提高运算速度。

5.数据输出与后处理:设计一个输出模块将计算得到的频域信号X(k)输出到外部。

可以通过FPGA的输出模块将数据传输到外部存储器、显示器或其他设备进行后续处理。

6. 时钟和时序设计:在FPGA中需要设计合适的时钟频率和时序来保证FFT算法的准确性和稳定性。

基于FPGA的计算整数FFT算法的设计及实现

基于FPGA的计算整数FFT算法的设计及实现

基于FPGA的计算整数FFT算法的设计及实现近年来,FPGA技术得到了广泛的关注和应用,除了在数字电路设计和信号处理方面得到广泛的应用外,还可以使用FPGA实现计算整数FFT算法。

其中,FFT 算法是一种十分重要的数字信号处理方法,可以快速地计算离散傅里叶变换(DFT),常常被用于音频、图像和视频等领域。

在本文中,我将介绍基于FPGA的计算整数FFT算法的设计及实现,包括算法的原理、设计思路和实现过程等方面,旨在为对此感兴趣的读者提供一些参考和帮助。

一、FFT算法原理在介绍计算整数FFT算法的设计过程前,我们先来了解一下FFT算法的原理。

DFT是将一个有限长的序列映射到另一个有限长的序列的线性变换,它的表达式为:$$X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}{x(n)e^{-j2\pi k n/N}}$$其中,$x(n)$为原始序列,$N$为序列长度,$k$为频率索引。

这个表达式说明了在时域上的一个序列可以通过傅里叶变换转换到频域上的一个序列。

但是,DFT的计算量很大,因此常常使用FFT算法来实现DFT计算。

FFT算法的核心思想是分治法,将DFT一次计算分解为多次小规模DFT,简化计算量,提高计算效率。

在此过程中,我们需要卷积(卷积是将两个函数进行叠加得到一个新的函数)和旋转因子的概念。

卷积可以通过以下公式来表示:$$(f * g)(n)=\sum_{k=0}^{N-1}{f(k)g(n-k)}$$其中,$*$表示卷积运算,$f(n)$和$g(n)$是两个序列。

这个公式表示的是,将$f(n)$和$g(n)$反转、平移后得到的两个函数的积的积分。

旋转因子是指:$$W_N=e^{-j2\pi/N}$$$$W_N^k=e^{-j2\pi k/N}$$这个公式是用来计算旋转角度的。

在FFT算法中,需要不断地计算角度,旋转因子起到了重要作用。

二、计算整数FFT算法设计思路在了解了FFT算法的原理后,我们可以开始设计计算整数FFT算法。

fpga 快速傅里叶变换实现卷积

fpga 快速傅里叶变换实现卷积

标题:FPGA实现快速傅里叶变换加速卷积的原理与应用在当今信息时代,数字信号处理和数据处理已经成为许多领域中不可或缺的部分。

而在处理这些信号和数据时,快速傅里叶变换(FFT)和卷积运算是常用的数学工具。

在很多实际应用中,由于其高复杂度,这两个运算往往需要花费大量的时间和资源。

然而,通过利用现代的FPGA技术,我们可以实现这些运算的高效加速,本文将探讨如何利用FPGA来加速实现快速傅里叶变换卷积。

1. 背景介绍快速傅里叶变换(FFT)是一种离散傅里叶变换(DFT)的快速算法。

它不仅可以用于频域分析和信号处理,还被广泛应用于图像处理、通信、雷达和生物医学领域等。

而卷积运算则是数字信号处理和图像处理中常见的运算之一,用于实现信号的滤波、特征提取和模式识别等。

然而,这两种运算都具有较高的计算复杂度,特别是在涉及大规模数据时,传统的处理方法往往效率低下。

2. FPGA加速计算的优势FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种灵活可编程的数字集成电路,它通过可编程的逻辑单元和可编程的连接网络,可以实现大规模的并行计算和高速数据处理。

这使得FPGA在加速计算领域具有独特的优势。

与传统的CPU和GPU相比,FPGA可以根据具体的应用需求进行快速定制和优化,提供更高的计算密度和更低的功耗。

利用FPGA来加速实现FFT和卷积运算,可以大幅提高运算速度和效率。

3. FPGA实现快速傅里叶变换在实现FFT时,FPGA可以充分利用其并行计算的特性,通过设计合适的硬件结构和算法,实现FFT运算的高效加速。

可以采用基于蝶形运算单元(Butterfly)的并行计算结构,利用FPGA的片上资源进行数据流控制和计算单元的并行化。

通过巧妙的数据流设计和数据重用策略,还可以有效地减少时序延迟和资源消耗,进一步提高FFT算法的运行速度。

在实际应用中,基于FPGA的FFT加速器已经被广泛应用于通信系统、无线电频谱监测和图像处理等领域。

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换(最新版)目录1.引言2.FPGA 与快速傅里叶变换概述3.FPGA 实现快速傅里叶变换的方法4.FPGA 实现快速傅里叶变换的性能分析5.总结正文1.引言随着数字信号处理的广泛应用,快速傅里叶变换(FFT)算法在信号处理领域具有重要的地位。

FPGA(现场可编程门阵列)作为一款可编程硬件,可以实现快速傅里叶变换算法,从而在信号处理领域发挥重要作用。

本文将探讨 FPGA 实现快速傅里叶变换的方法及其性能分析。

2.FPGA 与快速傅里叶变换概述FPGA 是一种集成电路,可以由用户编程配置,从而实现特定的功能。

FPGA 具有高速、可重构和灵活性等优点,在数字信号处理领域有着广泛的应用。

快速傅里叶变换是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换。

它可以将一个信号从时域转换到频域,从而分析信号的频率成分。

快速傅里叶变换算法有很多种实现方法,如时域抽取法、频域抽取法等。

3.FPGA 实现快速傅里叶变换的方法FPGA 实现快速傅里叶变换的方法有很多种,其中一种常见的方法是基于蝶形单元的实现。

蝶形单元是一种基本的运算单元,可以实现基的傅里叶变换。

通过将多个蝶形单元组合起来,可以实现更高级的傅里叶变换,如点的傅里叶变换。

另一种常见的实现方法是基于流水线的方法。

这种方法将快速傅里叶变换算法分解成多个阶段,每个阶段由一个专用的硬件模块完成。

通过将这些模块连接成流水线,可以实现快速傅里叶变换。

4.FPGA 实现快速傅里叶变换的性能分析FPGA 实现快速傅里叶变换的性能取决于多个因素,如硬件资源、算法优化程度等。

一般情况下,FPGA 实现的快速傅里叶变换具有较高的性能,因为它可以充分利用硬件资源,降低算法复杂度。

然而,FPGA 实现快速傅里叶变换也存在一定的局限性。

由于 FPGA 的硬件资源有限,实现大规模的快速傅里叶变换可能会受到性能和资源的限制。

此外,FPGA 的编程和调试过程相对复杂,可能需要较长的开发周期。

实验六 快速傅立叶变换(FFT)的实现

实验六 快速傅立叶变换(FFT)的实现

实验五 快速傅立叶变换(FFT )的实现一、 实验目的在数字信号处理系统中,FFT 作为一个非常重要的工具经常使用,甚至成为DSP 运算能力的一个考核因素。

FFT 是一种高效实现离散付氏变换的算法。

离散付氏变换的目的是把信号由时域变换到频域,从而可以在频域分析处理信息,得到的结果再由付氏逆变换到时域。

本实验的目的在于学习FFT 算法,及其在TMS320C54X 上的实现,并通过编程掌握C54X 的存储器管理、辅助寄存器的使用、位倒序寻址方式等技巧,同时练习使用CCS 的探针和图形工具。

另外在BIOS 子目录下是一个使用DSP/BIOS 工具实现FFT 的程序。

通过该程序,你可以使用DSP/BIOS 提供的分析工具评估FFT 代码执行情况。

二、 实验原理㈠ 基—2按时间抽取FFT 算法对于有限长离散数字信号{x[n]},0 ≤ n ≤ N-1,其离散谱{x[k]}可以由离散付氏变换(DFT )求得。

DFT 的定义为可以方便的把它改写为如下形式:不难看出,W N 是周期性的,且周期为N ,即W N 的周期性是DFT 的关键性质之一。

为了强调起见,常用表达式W N 取代W 以便明确其周期是N 。

由DFT 的定义可以看出,在x[n]为复数序列的情况下,完全直接运算N 点DFT 需()1,...,1,0][)2(1-==--=∑N k en x k X nk Nj N n π()1,...,1,0][10-==∑-=N k W n x k X nk NN n ...2,1,0,))((±±==++l m W W nkNlN k mN n N要(N-1)2次复数乘法和N (N-1)次加法。

因此,对于一些相当大的N 值(如1024)来说,直接计算它的DFT 所作的计算量是很大的。

FFT 的基本思想在于,将原有的N 点序列序列分成两个较短的序列,这些序列的DFT 可以很简单的组合起来得到原序列的DFT 。

基于fpga的快速傅里叶变换fft处理器设计

基于fpga的快速傅里叶变换fft处理器设计

2020/01解决方案Communication&Information Technology基于FPGA的快速傅里叶变换FFT处理器设计刘剑丽,胡勤,黄山,刘欣雨(成都工业学院,四川成都611730)摘要:FFT是DFT的快速算法,广泛应用于语音处理、数字通信、计算机等领域。

该设计基于FPGA实现,采用基2时域抽取FFT算法,以倒序输入,顺序输出的方法实现字长为12位的256点FFT变换,将蝶形运算单元设计成为一种只需3个时钟周期就能进行一次蝶形运算的特殊结构,使蝶形运算的时间大大缩减。

在系统仿真时以两个正弦波的叠加信号为测试信号,在Modelsim中进行仿真,验证设计的正确性。

关键词:FFT;FPGA;旋转因子;基2时域抽取FFT算法中图分类号:TN927.2文献标识码:A文章编号:1672-0164(2020)01-0060-031引言随着计算机技术、微电子集成电路技术和数字技术的迅速发展,数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)技术已经深入到各个领域。

数字信号处理中最重要的数学变换是离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT),其实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样,从而实现了频域离散化,使数字信号处理中的频域采样按照数字运算的方法进行葺DFT对数据进行处理所需的时间与疋有关,当数据长度N较大时,会导致输出DFT的计算结果需要非常长的时间,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是解决这一问题最基本的方法之因此对FFT的算法以及处理器实现的研究很有意义。

本文使用FPGA系列器件来进行FFT处理器设计,将FFT算法在FPGA器件上的实现作为研究目的,检测设计的FFT处理器输出结果是否符合理论计算值。

FFT算法就是利用上述W為的特性,不断地把长序列的DFT分解成几个短序列的DFT,即可减少大量的重复运算,提高DFT的运算效率役这种分解方法很多,本次设计采用基2时域抽取FFT算法。

基于FPGA的FFT处理器的设计

基于FPGA的FFT处理器的设计

基于FPGA的FFT处理器的设计郭宇,王建华(江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212003) 摘要:本文主要研究基于FPGA的数据处理系统,内部包含一个1024点的FFT处理单元。

FFT部分采用基四算法,五级级联处理,并通过CORDIC流水线结构使硬件实现较慢的复乘运算转化为移位和加减运算。

双端口RAM、只读ROM全部内置在FPGA芯片内部,使整个系统的数据交换和处理速度得以很大提高,合理地协调了资源和速度之间相互制约问题。

关键词:快速傅里叶变换(FFT);蝶型运算;CORDIC;FPGA中图分类号:TN76 文献标识码:ADesign of FFT Processor Based on FPGAGUO YU ,WANG Jian-hua(College of Electrical and Information , Jiangsu University ofScience and Technology ,zhenjiang ,jiangsu 212003,China)Abstract:This thesis mainly studies data acquisition, controlling and FFT based on FPGA. FFT adopts the algorithm of radix-4, 5-step cascading processing. The whole system uses pipeline pattern, practicality. The multiplication unit is changed to shift and addition unit by CORDIC pipeline structure which is easier than multiplication for the hardware. Dual-port RAM and ROM are built inside the system. These methods accelerate the operating and reasonably resolve the mutually restriction of resources and speed.Key words:fast fourier transform(FFT);butterfly processing; CORDIC;FPGA1.引言数字信号处理领域中FFT作为时域和频域转换的基本运算,是数字谱分析的必要前提,超级的运算能力在雷达处理、高速图像处理等的应用上极为广泛,而实时系统对FFT的运算速度要求更高。

FFT实时谱分析系统的FPGA设计和实现

FFT实时谱分析系统的FPGA设计和实现

FFT实时谱分析系统的FPGA设计和实现摘要:采用按时间抽选的基4原位算法和坐标旋转数字式计算机(CORDIC)算法实现了一个FFT实时谱分析系统。

整个设计采用流水线工作方式,保证了系统的速度,避免了瓶颈的出现;整个系统采用FPGA实现,实验表明,该系统既有DSP 器件实现的灵活性又有专用FFT芯片实现的高速数据吞吐能力,可以广泛地应用于数字信号处理的各个领域。

关键词:快速傅里叶变换CORDIC算法现场可编程门阵列(FPGA)快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation, FFT) 实时谱分析是DSP 应用的核心技术之一,而在高速实时信号处理中,常采用专门集成电路(ASIC)来实现。

FPGA是一种具有大量的可编程逻辑单元的器件,它的应用使得电子产品不仅具有高速度、高集成度和高可靠性,而且具有用户可编程特性,能降低设计风险。

实验表明,用FPGA实现的实时谱分析系统既有专用ASIC电路实现的快速性,又有DSP器件实现的灵活性,非常适用于高速实时的数字信号处理。

1 FFT实时信号处理系统的总体设计FFT频谱分析系统主要由1024点基-4 FFT模块和接口控制电路组成。

其中,基-4 FFT模块用于实现一组1024点复数数据的FFT变换;接口控制电路负责控制1024点基-4 FFT模块,并对A/D采样输出的数据进行缓存、速率匹配等,协调整个FFT频谱分析系统的工作时序。

在本设计中,FFT实时谱分析系统的1024点基-4 FFT算法采用FPGA实现。

FPGA的总体框图如图1所示。

其中,衰减限幅模块负责对数据进行衰减及限幅压缩处理;双口RAM负责存储外部输入的原始数据及经过蝶形运算后的中间数据;四点FFT模块完成4点DFT运算;地址控制模块负责产生读地址、写地址、写使能信号以及相关模块的启动、控制信号,是FFT系统的控制核心;复乘运算模块是系统运算的核心部分,采用CORDIC算法实现;旋转因子产生器产生复乘运算中的旋转因子的角度数据;倒序模块实现频谱正常顺序输出。

fpga 快速傅里叶变换

fpga 快速傅里叶变换

fpga 快速傅里叶变换
FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种硬件设计技术,它可以被用户定制以满足特定的计算需求。

而快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种高效的计算离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的方法。

在FPGA中实现快速傅里叶变换,通常需要以下几个步骤:
1. 数据预处理:将输入的数据进行预处理,使其符合FFT算法的要求。

这通常包括将数据分为多个小段,并对每个小段进行重新排序。

2. 查找表(Look-Up Table,LUT)实现:在FPGA中,可以使用查找表来实现FFT。

查找表中的每个表项对应一个复数,这些复数构成了FFT的结果。

查找表的大小取决于输入数据的点数和FFT的阶数。

3. 循环移位和点积:在得到了查找表的结果后,可以通过循环移位和点积操作来得到最终的FFT结果。

4. 结果后处理:根据需要,可以对FFT的结果进行一些后处理,例如取绝对值、反三角等。

通过这种方式,FPGA可以实现快速傅里叶变换,从而提高计算效率。

基于FPGA的FFT变换分析与电路设计实现

基于FPGA的FFT变换分析与电路设计实现

升级简单的特点 。该文提 出了基于 FPGA的设计来 实 现 F丌 算 法 ,并 以 16位 长 数 据 ,64点 FFT为 例 , 在 Quartus II软件上通过了综合和仿真。
1 FFT原理和运算流 图
FFTF是离散傅 立 叶变换 (DFF)的 快速 算 法 。对
于 Ⅳ点离散 的有 限 长 时 间 序 列 (n),其 傅 里 叶 变
Key words:FPGA ;F丌 ;butterfly calculation;circuit design;rotation factor
0 引言
FPGA器 件 以其 速 度 快 、密 度 高 、功 耗 低 、可 配 置性强等特性 ,在许 多领域 得到广泛 地应用 ¨ J。 高速 F兀’运算需要乘法器 、大量 RAM、寄存器 ,适合 用 FPGA实现 一 。在 F FrI1的硬件设计 中,要充分 利用 芯 片资 源 ,减 少复 杂逻 辑 ,为 了提高 系统 时钟 频 率 ,实 现 高 速 处 理 ,可 以 采 用 流 水 线 方 式 与 “双 蝶 形 ”结 构 并 行 处 理 。在 流 水 线 设 计 中 ,可 以采 用 双 RAM 流 水 线 结 构 ,也 可 以采 用 局 部 流 水 和 反 馈 思 想 ,在简化结构的同时提高处理速度。一般用 RAM 存储 Fn、运算 的中间数据 ,对旋转因子的存储通常 采用 ROM 实 现 。
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工业仪表与 自动化装置
2016年第 1期
基 于 FPGA 的 FFT 变 换 分 析 与 电路 设 计 实 现
陈 军
(定西师范高等专科 学校 物理与电子工程学系,甘肃 定西 743000) 摘要 :对 FFrI’变换进行 了模型分析 ,用移位寄存 器存储旋转 因子 的方法,设计实现 了基于 FP- GA的 FFT算法,并以 16位长数据 ,64点 FFT为例 ,在 Quartus I1软件上通过 了综合和仿真。实验 结果表明,该方法和普遍采用 ROM做 旋转 因子存储 器的方法相 比,较大地提 高了 FFT的处理速 率 ,能够 更好 地 满足 实时处理 的 需求 。 关键词 :FPGA;FFTr;蝶形运算;电路设计;旋转 因子 中图分 类号 :TN914.3 文献标 志 码 :A 文章编 号 :1000—0682(2016)01—0040—03

基于FPGA的快速傅立叶变换算法实现

基于FPGA的快速傅立叶变换算法实现

本文 中基 于 F P G A的 F F T实现 对 电力 系
统谐 波检 测 , 需要 采集 3路 电压 电流 的谐波 ,
并对 其 进 行 检 测 , 要 保 证 采 集 和 检 测 的六 路 信
系统 谐 波检 测具 有运 算 大、精度 高、 高速度 的特 点,从 而 实现 了 对谐 波信 号的实时监 测处理。
电流频率域系统频率保 持一致 ,因此电流 产生 了畸变 波形,从而导致系统中产生谐波 【 1 ] 。
1 . 1 频 谱 泄 漏
则逻辑 阵列组合而成 的满 足复杂设计方案的一 种 自适应体 系结构 。F P G A优 点在于计算 速度
快,F F T的 运 算 时 间 为 微 秒 级 别 , 甚 至 纳 秒 级
感 器 单 元 接 收 到 6路 信 号 , 利 用 F P G A控 制 AD采样 单 元 实时 采 样 6路 数据 ,再 通 过 F P GA 的线性插值 ,获得 的高点数 ( 2 N)中间 数据 提 供给 F F T单 元计 算 ,最终将 6路计 算
形成 的电流不 是成正比例关系,从而形成波形 较长,均为毫秒级别 。 畸变 。对 于伏 安特性保持正 比例关系的用 电负
P o we r E l e c t r o n i c s ・ 电力 电子
基于 F P G A的快速傅立叶变换算法实现
文 家 九
1 . 2 电力系统 中的谐 波测量
次乘法运算 ,3 2 0次加减 法运算,可见 F F T算 法相 较于 DF T算法 , 当 N越大 时,运算量 将 明显较小 。F F T的此特点有利于 F P GA平台的
档嵌 入 系统 来进 行谐波 检测 ,要满 足 F F T运
算量 ,必须要求配备 的嵌入 式系 统带有 相当数 量的硬件浮点数 ,且利用先进 的编程算来来实 现F F T运算 。 以上两种 方案 的实 时 响应 时间

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换

fpga做快速傅里叶变换【原创实用版】目录1.引言2.FPGA 与快速傅里叶变换3.FPGA 实现快速傅里叶变换的方法4.整体结构及蝶形单元5.性能分析6.结论正文1.引言傅立叶变换是一种数字处理中的基本操作,被广泛应用于表述和分析离散时域信号领域。

然而,随着信号点数的增加,其运算量与变换点数的平方成正比关系,使得直接应用算法进行谱变换在较大时变得不切实际。

为了解决这一问题,快速傅里叶变换技术应运而生。

本文将介绍基于 FPGA 实现快速傅里叶变换的方法。

2.FPGA 与快速傅里叶变换FPGA(现场可编程门阵列)是一种集成电路,可以实现数字信号的处理和控制。

与传统的 CPU 和 GPU 相比,FPGA 具有更高的计算效率和更低的功耗。

这使得 FPGA 在需要大量计算的领域,如信号处理、图像处理和深度学习等领域具有很大的优势。

而快速傅里叶变换正是 FPGA 应用的一个重要领域。

3.FPGA 实现快速傅里叶变换的方法FPGA 实现快速傅里叶变换有很多种方法,如时域抽取法、频域抽取法和等。

本文主要以算法为对象来讨论。

该算法的基本思想是将高点数的傅立叶变换通过多重低点数傅立叶变换来实现。

虽然与有差别,但由于它们在本质上都是一种基于标号分解的算法,故在运算量和算法复杂性等方面完全一样,而没有性能上的优劣之分。

4.整体结构及蝶形单元基于 FPGA 的快速傅里叶变换的基本结构主要包括基模块、复数乘法器、存储单元和存储器控制模块。

其整体结构如图所示。

其中,用来存储输入数据、运算过程中的中间结果以及运算完成后的数据,用来存储旋转因子表。

蝶形运算单元即为基模块,控制模块可用于产生控制时序及地址信号,以控制中间运算过程及最后输出结果。

5.性能分析基于 FPGA 的快速傅里叶变换具有较高的计算效率和较低的功耗。

其运算速度和资源占用与 FPGA 的硬件性能和算法优化程度密切相关。

一般来说,随着 FPGA 硬件性能的提高和算法优化的深入,基于 FPGA 的快速傅里叶变换的性能将得到进一步提升。

用FPGA实现FFT算法

用FPGA实现FFT算法

用FPGA实现FFT算法引言DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具,直接计算DFT的计算量与变换区间长度N的平方成正比。

当N较大时,因计算量太大,直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。

快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation,简称FFT)使DFT运算效率提高1~2个数量级。

其原因是当N较大时,对DFT进行了基4和基2分解运算。

FFT算法除了必需的数据存储器ram和旋转因子rom外,仍需较复杂的运算和控制电路单元,即使现在,实现长点数的FFT仍然是很困难。

本文提出的FFT 实现算法是基于FPGA之上的,算法完成对一个序列的FFT计算,完全由脉冲触发,外部只输入一脉冲头和输入数据,便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。

由于使用了双ram,该算法是流型(Pipelined)的,可以连续计算N点复数输入FFT,即输入可以是分段N点连续复数数据流。

采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT对于算法本身来说是无关紧要的,因为两种情况下只是存储器的读写地址有所变动而已,不影响算法的结构和流程,也不会对算法复杂度有何影响。

算法实现的可以是基2/4混合基FFT,也可以是纯基4FFT和纯基2FFT运算。

傅立叶变换和逆变换对于变换长度为N的序列x(n)其傅立叶变换可以表示如下:N nkX(k)=DFT[x(n)] =Σ x(n)Wn=0式(1)其中,W=exp(-2π/N)。

当点数N较大时,必须对式(1)进行基4/基2分解,以短点数实现长点数的变换。

而IDFT的实现在DFT的基础上就显得较为简单了:式(2)由式(2)可以看出,在FFT运算模块的基础上,只需将输入序列进行取共轭后再进行FFT运算,输出结果再取一次共轭便实现了对输入序列的IDFT运算,因子1/N对于不同的数据表示格式具体实现时的处理方式是不一样的。

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快速傅里叶变换FFT的FPGA设计与实现学生姓名郭衡班级电科1704学号17419002064指导教师谭会生成绩2020年5 月20 日快速傅里叶变换FFT 的设计与实现一、研究项目概述非周期性连续时间信号x(t)的傅里叶变换可以表示为:=)(ϖX dt tj et x ⎰∞∞--1)(ϖ,式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。

但是,在实际的控制系统中能够式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。

但是,在实际的控制系统中能够算信号x(t)的频谱。

有限长离散信号x(n),n=0,1,…,N-1的DFT 定义为:∑-=-=-==102,1.....10)()(N n Nj N knNeW N k W n x K X π、、。

可以看出,DFT 需要计算大约N2次乘法和N2次加法。

当N 较大时,这个计算量是很大的。

利用WN 的对称性和周期性,将N 点DFT 分解为两个N /2点的DFT ,这样两个N /2点DFT 总的计算量只是原来的一半,即(N /2)2+(N /2)2=N2/2,这样可以继续分解下去,将N /2再分解为N /4点DFT 等。

对于N=2m 点的DFT 都可以分解为2点的DFT ,这样其计算量可以减少为(N /2)log2N 次乘法和Nlog2N 次加法。

图1为FFT 与DFT-所需运算量与计算点数的关系曲线。

由图可以明显看出FFT 算法的优越性。

图1 FFT 与DFT 所需乘法次数比较X[1]将x(n)分解为偶数与奇数的两个序列之和,即x(n)=x1(n)+x2(n)。

x1(n)和x2(n)的长度都是N /2,x1(n)是偶数序列,x2(n)是奇数序列,则∑∑=--=-=+2)12(1202)1.....,0()(2)(1)(N n kn N N n km N N k W n x W n x K X所以)1...,0()(2)(1)(1222120-=+=∑∑-=-=N k W n x W W n x K X N n km N k N km N Nn由于kmN N jkm Njkm NW eeW2/2/2222===--ππ,则)1.....,0)((2)(1)(2)(1)(122/1202/-=+=+=∑∑-=-=N k k X W k X W n x W W n x K X kN N n km N k N Nn kn N其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)的N /2点DFT 。

由于X1(k)和X2(k)均以N /2为周期,且WNk+N/2=-WNk ,所以X(k)又可表示为:)12/....,1,0)((2)(1)(-=+=N k k X W k X K X k N)12/....,1,0)((2)(1)2/(-=-=+N k k X W k X N K X k NFFT算法的原理是通过许多小的更加容易进行的变换去实现大规模的变换,降低了运算要求,提高了与运算速度。

FFT不是DFT的近似运算,它们完全是等效的。

二、研究项目设计方案比较FFT处理器的理论基础,比较了各种算法实现的运算量及复杂度,结合硬件实现结构与可配置单元。

选择了改良后的基4蝶形算法实现处理器的设计。

设计采用四路并行数据传输,在蝶形单元内部采用四级流水,提高了系统处理速度,根据基带项目数据流的特点,输入输出均采用了兵乓RAM的处理,有效地实现了对连续数据流的处理;通过对系统要求的三种不同点数64点、256点、1024点的运算规律分析,设计了可变点的配置方案,该方案通过控制选择各级蝶形运算及复用蝶形单元,大大地缩减了硬件开销。

三、研究项目系统结构设计ram、旋转ram输四、系统主要VHDL源程序设计fft顶层文件的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity fft_top isport(clock_main:in std_logic;init:in std_logic;ip , op ,fft_en ,enbw , enbor ,rom_en,romgen_en:out std_logic;butterfly_data: out std_logic_vector(10 downto 0);y1,y2:out std_logic;c1_c1,c2_c2,c3_c3,c0_c1,c0_c2,c1_c3,c2_c3: out std_logic);end fft_top;architecture rtl of fft_top issignal incr,staged:std_logic;signal clear:std_logic;signal butterfly_iod:std_logic_vector(10 downto 0);signal stage :std_logic_vector(3 downto 0);signal iod ,iod0,io_mode,fftd:std_logic;signal preset,disable,c0_en,reset_count: std_logic ;signal clk_count : std_logic_vector(2 downto 0) ;signal waves: std_logic_vector(3 downto 0);signal rom_add : std_logic_vector(9 downto 0) ;signal data_rom: std_logic_vector(11 downto 0) ;signal out_data: std_logic_vector(11 downto 0) := (others => '0') ; type state_values is (st0 , st1 , st2 , st3) ;signal pres_state1 , next_state1 : state_values ;signal c0_c0: std_logic;component butterflyport(clk: in std_logic;c0,c1,c2,c3,c01,c02,c13,c23: in std_logic;clear: in std_logic;X,rom_data: in std_logic_vector(11 downto 0);Y:out std_logic_vector(11 downto 0));end component;component cont_genport (con_staged , con_iod , con_fftd , con_init : in std_logic ;con_ip , con_op , con_iomode , con_fft : out std_logic ;con_enbw , con_enbor , c0_enable , con_preset : out std_logic ; con_clear , disable : out std_logic ;c0 , clock_main : in std_logic ;en_rom , en_romgen , reset_counter : out std_logic ; con_clkcount : in std_logic_vector(2 downto 0) ) ; end component;component romadd_gen isport (io_rom,c0,c1,c2,c3 : in std_logic ;stage_rom : in std_logic_vector(3 downto 0) ;butterfly_rom : in std_logic_vector(10 downto 0) ;romadd : out std_logic_vector(9 downto 0) ;romgen_en : in std_logic );end component ;component rommPORT(address : IN STD_LOGIC_VECTOR (9 DOWNTO 0);clken : IN STD_LOGIC ;clock : IN STD_LOGIC ;q : OUT STD_LOGIC_VECTOR (11 DOWNTO 0) );end component;component reg_dpramport (data_fft , data_io : in std_logic_vector (11 downto 0); q_out : out std_logic_vector (11 downto 0);clock_main , io_mode : in std_logic;wr_en,re_en: in std_logic;waddress: in std_logic_vector(10 downto 0);raddress: in std_logic_vector(10 downto 0));end component ;component but_genport (add_incr , add_clear , stagedone : in std_logic ;but_butterfly : out std_logic_vector(10 downto 0) ) ; end component ;component stage_genport (add_staged , add_clear : in std_logic ;st_stage : out std_logic_vector(3 downto 0) ) ;end component ;component iod_stagedport(but_fly : in std_logic_vector(10 downto 0) ;stage_no : in std_logic_vector(3 downto 0) ;add_incr , io_mode : in std_logic ;add_iod , add_staged , add_fftd : out std_logic ;butterfly_iod : out std_logic_vector(10 downto 0) ) ; end component ;component baseindexport(ind_butterfly: in std_logic_vector(10 downto 0);ind_stage: in std_logic_vector(3 downto 0);add_fft: in std_logic;fftadd_rd: out std_logic_vector(10 downto 0);c0,c1,c2,c3: in std_logic);end component ;component ioadd_genport (io_butterfly : in std_logic_vector(10 downto 0) ;add_iomode , add_ip , add_op : in std_logic ;base_ioadd : out std_logic_vector(10 downto 0) ) ; end component ;component mux_addport (a ,b : in std_logic_vector(10 downto 0) ;sel : in std_logic ;q : out std_logic_vector(10 downto 0) ) ;end component ;component ram_shiftport (data_in : in std_logic_vector(10 downto 0) ;clock_main : in std_logic ;data_out : out std_logic_vector(10 downto 0) ) ;end component ;component cyclesport (clock_main , preset , c0_en , cycles_clear : in std_logic ; waves : out std_logic_vector(3 downto 0) ) ;end component;component and_gatesport (waves_and : in std_logic_vector(3 downto 0) ;preset,clock_main , c0_en : in std_logic ;c0,c1,c2,c3,c0_c1,c2_c3,c0_c2,c1_c3 : out std_logic );end component ;component counterport (c : out std_logic_vector(2 downto 0) ;disable , clock_main , reset : in std_logic) ;end component ;component mult_clockport (clock_main , mult1_c0 , mult1_iomode , mult_clear : in std_logic ; mult1_addincr : out std_logic ) ;end component ;component level0port (data_edge : in std_logic;trigger_edge : in std_logic;edge_out : out std_logic);end component;beginfft_but : but_gen port map (incr , clear , staged ,butterfly_iod(10 downto 0));fft_stage : stage_gen port map (staged , clear , stage(3 downto 0)) ; iod_stgd : iod_staged port map(butterfly_iod(10 downto 0),stage(3 downto 0),incr,io_mode,iod,staged,fftd,butterfly_data(10 downto 0)) ;y1<=iod;y2<= clear;control : cont_gen port map (staged , iod , fftd , init , ip , op , io_mode ,fft_en ,enbw , enbor , c0_en , preset , clear , disable , c0_c0 ,clock_main ,rom_en,romgen_en,reset_count,clk_count);cyc: cycles port map(clock_main,preset,c0_en,clear,waves(3 downto 0)); wave: and_gates port map(waves(3 downto 0),preset,clock_main,c0_en,c0_c0,c1_c1,c2_c2,c3_c3,c0_c1,c2_c3,c0_c2,c1_c3);cnt : counter port map (clk_count , disable , clock_main , reset_count) ; mux_clock : mult_clock port map (clock_main , c0_c0 , io_mode , clear , incr) ;end rtl;乘法器的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity multiply isport(num_mux , num_rom : in std_logic_vector(31 downto 0) ;clock : in std_logic ;mult_out : out std_logic_vector(31 downto 0) ) ;end multiply ;architecture rtl of multiply isbeginprocess(num_mux , num_rom , clock)variable sign_mult , t : std_logic := '0' ;variable temp1 , temp2 : std_logic_vector(22 downto 0) ;variable exp_mux , exp_rom : std_logic_vector(7 downto 0) ;variable mant_temp : std_logic_vector(45 downto 0) ;variable exp_mult , mux_temp , rom_temp : std_logic_vector(8 downto 0) ; variable res_temp : std_logic_vector(31 downto 0) ;begintemp1 := '1' & num_mux(22 downto 1) ;temp2 := '1' & num_rom(22 downto 1) ;if (num_mux(31) = '1' and num_rom(31) = '1' and clock = '1') then sign_mult := '0' ;elsif (num_mux(31) = '0' and num_rom(31) = '0' and clock = '1') then sign_mult := '0' ;elsif(clock = '1') thensign_mult := '1' ;end if ;if (num_mux = 0 and clock = '1') thent := '1' ;elsif (num_rom = 0 and clock = '1') thent := '1' ;elsif (clock = '1') thent := '0' ;if (t = '0' and clock = '1') thenexp_mux := num_mux (30 downto 23) ;exp_rom := num_rom (30 downto 23) ;mux_temp := '0' & exp_mux(7 downto 0) ;rom_temp := '0' & exp_rom(7 downto 0) ;exp_mult := mux_temp + rom_temp ;exp_mult := exp_mult - 127 ;mant_temp := temp1 * temp2 ;if(mant_temp(45) = '1') thenexp_mult := exp_mult + 1 ;res_temp := sign_mult & exp_mult(7 downto 0) & mant_temp(44 downto 22) ; mult_out <= res_temp(31 downto 0) ;elsif(mant_temp(45) = '0') thenres_temp := sign_mult & exp_mult(7 downto 0) & mant_temp(43 downto 21) ; mult_out <= res_temp(31 downto 0) ;end if ;elsif (t = '1' and clock = '1') thenmult_out <= "00000000000000000000000000000000" ;t := '0' ;end if ;end process ;蝶形变换的VHDL源程序:library ieee;use ieee.std_logic_1164.all;use ieee.std_logic_arith.all;use ieee.std_logic_unsigned.all;entity butterfly isport( clk :in std_logic;in1_r: in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); in1_i: in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); in2_r: in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); in2_i: in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); out1_r: out STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); out1_i: out STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); out2_r: out STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); out2_i: out STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); w_r:in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0);w_i:in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0));end butterfly;architecture butter of butterfly issignal a1 : STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0);signal b1 : STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); signal a : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); signal b : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); signal c : STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0); signal ax : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); signal bx : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); signal cx : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); signal dx : STD_LOGIC_VECTOR (7 downto 0); beginprocess(clk)beginif(clk'event and clk='1')thena1<=in1_r;b1<=in1_i;a<=c&a1;b<=c&b1;ax<=w_r*in2_r;bx<=w_i*in2_i;cx<=w_r*in2_i;dx<=w_i*in2_r;out1_r<=a+ax-bx;out1_i<=b+cx+dx;out2_r<=a-ax+bx;out2_i<=b-cx-dx;end if;end process;end butter;交换器的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity swap isport (a : in std_logic_vector (31 downto 0) ;b : in std_logic_vector (31 downto 0) ;clock : in std_logic ;rst_swap , en_swap : in std_logic ;finish_swap : out std_logic ;d : out std_logic_vector (31 downto 0) ;large_exp : out std_logic_vector (7 downto 0) ;c : out std_logic_vector (32 downto 0 ) ) ; end swap ;architecture rtl of swap isbeginprocess (a , b , clock , rst_swap , en_swap) variable x , y : std_logic_vector (7 downto 0) ; variable p , q : std_logic_vector (22 downto 0) ; beginif(rst_swap = '1' ) thenc <= '0' & a(22 downto 0) & "000000000" ;finish_swap <= '0' ;elsif(rst_swap = '0') thenif(en_swap = '1') thenx := a (30 downto 23) ;y := b (30 downto 23) ;p := a (22 downto 0) ;q := b (22 downto 0) ;if (clock = '1') thenif (x < y) thenc <= '1' & a (22 downto 0) & "000000000" ;d <= '1' & b (22 downto 0) & "00000000" ;large_exp <= b (30 downto 23) ;finish_swap <= '1' ;elsif (y < x) thenc <= '1' & b (22 downto 0) & "000000000" ;d <= '1' & a (22 downto 0) & "00000000" ; large_exp <= a (30 downto 23) ;finish_swap <= '1' ;elsif ( (x=y) and (p < q)) thenc <= '1' & a (22 downto 0) & "000000000" ;d <= '1' & b (22 downto 0) & "00000000" ; large_exp <= b (30 downto 23) ;finish_swap <= '1' ;elsec <= '1' & b (22 downto 0) & "000000000" ;d <= '1' & a (22 downto 0) & "00000000" ; large_exp <= a (30 downto 23) ;finish_swap <= '1' ;end if ;end if ;end if ;end if ;end process;end rtl;输入输出的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity divide isport (data_in : in std_logic_vector(31 downto 0) ;data_out : out std_logic_vector(31 downto 0) ) ; end divide ;architecture rtl of divide isbeginprocess(data_in)variable divide_exp : std_logic_vector(7 downto 0) ; variable divide_mant : std_logic_vector(31 downto 0) ; beginif (data_in = "00000000000000000000000000000000") then data_out <= "00000000000000000000000000000000" ;elsif (data_in = "10000000000000000000000000000000") then data_out <= "00000000000000000000000000000000" ;elsedivide_exp := data_in(30 downto 23) ;divide_mant := data_in (31 downto 0) ;divide_exp := divide_exp - "00000001" ;data_out <= data_in(31 downto 0) ;end if ;end process ;end rtl ;调节器的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity cont_gen isport (con_staged , con_iod , con_fftd , con_init : in std_logic ;con_ip , con_op , con_iomode , con_fft : out std_logic ;con_enbw , con_enbor , c0_enable , con_preset : out std_logic ; con_clear , disable : out std_logic ;c0 , clock_main : in std_logic ;en_rom , en_romgen , reset_counter : out std_logic ;con_clkcount : in std_logic_vector(2 downto 0) ) ;end cont_gen ;architecture rtl of cont_gen istype state is (rst1,rst2,rst3,rst4,rst5,rst6,rst7) ;signal current_state , next_state : state ;shared variable counter , temp2 : std_logic_vector(1 downto 0) := "00" ;beginprocess (current_state ,con_staged , con_iod , con_fftd , con_clkcount , c0)begincase current_state iswhen rst1 =>con_iomode <= '1' ;con_ip <= '1' ;con_clear <= '1' ;con_enbw <= '1' ;con_enbor <= '0' ;c0_enable <= '0' ;disable <= '1' ;next_state <= rst2 ;when rst2 =>con_clear <= '0' ;next_state <=rst3 ;when rst3 =>if(con_iod = '1') thencon_preset <= '1' ;reset_counter <= '1' ;c0_enable <= '1' ;con_iomode <= '0' ;con_fft <= '1' ;en_rom <= '1' ;en_romgen <= '1' ;con_clear <= '1' ;con_enbw <= '0' ;con_enbor <= '1' ;disable <= '0' ;next_state <= rst4 ;elsenext_state <= rst3 ;end if ;when rst4 =>con_preset <= '0' ;reset_counter <= '0' ;con_clear <= '0' ;if (con_clkcount = 5) then con_enbw <= '1' ;disable <= '1' ;reset_counter <= '1' ;next_state <= rst5 ;elsenext_state <= rst4 ;end if ;when rst5 =>if (con_fftd = '1') then disable <= '0' ;reset_counter <= '0' ;con_clear <= '1' ;con_fft <= '0' ;if (con_clkcount = 4) then disable <= '1';con_enbw <= '0' ;con_iomode <= '1' ;con_op <= '1' ;con_ip <= '0' ;next_state <= rst6 ;elsenext_state <= rst5 ;end if ;elsenext_state <= rst5 ;end if ;when rst6 =>con_clear <= '0' ;next_state <= rst7 ;when rst7 =>if(con_iod = '1') thencon_clear <= '1' ;con_preset <= '1' ;con_enbor <= '0';elsenext_state <= rst7 ;end if ;when others =>next_state <= rst1 ;end case ;end process ;process(clock_main , con_init)beginif(con_init = '1') thencurrent_state <= rst1 ;elsif (clock_main'event and clock_main = '0') then current_state <= next_state ;end if ;end process ;end rtl ;只读存储器的VHDL源程序:library ieee ;use ieee.std_logic_1164.all ;use ieee.std_logic_arith.all ;use ieee.std_logic_unsigned.all ;entity rom isport (clock , en_rom : in std_logic ;romadd : in std_logic_vector(2 downto 0) ;rom_data : out std_logic_vector(31 downto 0) ) ; end rom ;architecture rtl of rom isbeginprocess(clock,en_rom)beginif(en_rom = '1') thenif(clock = '1') thencase romadd iswhen "000" =>rom_data <= "00111111100000000000000000000000" ;when "001" =>rom_data <= "00000000000000000000000000000000" ;when "010" =>rom_data <= "00111111001101010000010010000001" ; when "011" =>rom_data <= "00111111001101010000010010000001" ; when "100" =>rom_data <= "00000000000000000000000000000000" ; when "101" =>rom_data <= "00111111100000000000000000000000" ; when "110" =>rom_data <= "10111111001101010000010010000001" ; when "111" =>rom_data <= "00111111001101010000010010000001" ; when others =>rom_data <= "01000000000000000000000000000000" ; end case ;end if ;end if ;end process ;end rtl ;随机存储器的VHDL源程序:library ieee;use ieee.std_logic_1164.all;use IEEE.std_logic_arith.all;use IEEE.std_logic_unsigned.all;entity reg_dpram isport (data_fft , data_io : in std_logic_vector (31 downto 0); q : out std_logic_vector (31 downto 0);clock , io_mode : in std_logic;we , re : in std_logic;waddress: in std_logic_vector (3 downto 0);raddress: in std_logic_vector (3 downto 0));end reg_dpram;architecture behav of reg_dpram istype MEM is array (0 to 15) of std_logic_vector(31 downto 0); signal ramTmp : MEM;beginprocess (clock,waddress,we)beginif (clock='0') thenif (we = '1') thenif (io_mode = '0') thenramTmp (conv_integer (waddress)) <= data_fft ;elsif (io_mode = '1') thenramTmp (conv_integer (waddress)) <= data_io ; end if ;end if ;end if ;end process ;process (clock,raddress,re)beginif (clock='1') thenif (re = '1') thenq <= ramTmp(conv_integer (raddress)) ;end if;end if;end process;end behav;五、主要VHDL源程序仿真结果FFT总体结构的RTL视图fft总体结构的仿真乘法器的RTL视图乘法器的仿真蝶形运算的RTL视图蝶形运算的仿真交换器的RTL视图交换器的仿真输入输出的RTL视图输入输出的仿真调节器的RTL视图调节器的仿真只读存储器的RTL视图只读存储器的仿真随机存储器的RTL视图随机存储器的仿真六、硬件验证方案及验证结果本次实验由于是在家进行的,不能去实验室用实验箱进行实验,所以我估计芯片EP3C55F484C7的硬件结果应该是正确的。

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