Vivado中FFT IP核的使用

FFT(快速傅里叶变换)作为数字信号处理的核心算法具有重要的研究价值,可应用于傅里叶变换所能涉及的任何领域,如图像处理、音频编码、频谱分析、雷达信号脉冲压缩等数字信号处理领域。FFT的鲜明特征之一是计算离散傅里叶变换(DFT)的高效算法,把计算N点DFT的乘法运算量从N2次降低到N/2*log2N次。而采用FPGA实现FFT的缘由在于:FPGA具有并行处理、流水线处理、易编程、片上资源丰富等方面特点,用于实现高速、大点数的FFT优势明显。

本设计使用的软件编程环境是Xilinx公司的Vivado 2018.3,笔者将从FFT IP核的创建,模块文件的编写,波形仿真等方面来具体讲解FFT在Xilinx FPGA上的实现。

1.FFT IP核的创建

(1)在Vivado软件主界面,打开IP Catalog,在搜索框内输入FFT,然后找到Digital Signal Processing->Transforms->FFTs目录下的Fast Fourier Transform,双击进入配置界面。
Vivado中FFT IP核的使用_第1张图片(2)进入到配置界面,左边是IP核的接口图、实现的一些细节信息和FFT的延迟,右边是Configuration、Implementation和Detailed Implementation三个标签卡。

Vivado的FFT IP核支持多通道输入(Number of Channels)和实时更改FFT的点数(Run Time Configurable Transform Length)。Configuration标签下可设置FFT的点数(Transform Length)和工作时钟(Target Clock Frequency),以及选择一种FFT结构。FFT的结构包括流水线Streaming、基4 Burst、基2 Burst和轻量级基2 Burst,它们的计算速度和消耗的资源依次减少,可根据工程实际进行选择。
Vivado中FFT IP核的使用_第2张图片 Implementation标签卡下可设置FFT的数据格式为定点Fixed Point或浮点Float Point;输出截位方式选择:不截位(Unscaled),截位(Scaled),块浮点(Block Floating Point);设置输入数据的位宽和相位因子位宽。还有一些可选的附加信号,如时钟使能(ACLKEN),复位信号(ARESETn,低有效)等。“Output Ordering”用以选择FFT计算结果以自然顺序(Nature Order)或位倒序(Bit/Digit Reversed Order)输出。
Vivado中FFT IP核的使用_第3张图片 Detailed Implementation里可设置优化方式、存储的类型。存储类型分为两种:Block RAM(块RAM)和Distributed RAM(分布式RAM);优化方式可选择资源最优或者速度最优。
Vivado中FFT IP核的使用_第4张图片(3)配置完成后,可在Latency下看到计算fft所需的时间,可以以此衡量设计是否满足实时处理的要求。如不满足,可选择性能更好的FFT结构或选择可以提高运算速度的优化选项
Vivado中FFT IP核的使用_第5张图片

2.模块文件的编写

IP核工作必须要满足一定的时序要求,所以需要将数据按照一定时序送入IP核。IP核交互是用AXI-Stream接口,关于AXI-Stream接口的时序可自行查一些相关资料,这里不做详细介绍。简言之,AXI-Stream接口分为主机(master)和从机(slave),主机为发起端,从机为响应端,只有ready信号和valid信号同时为高时数据才能被有效写入或读出。举个例子,主机检测从机发出的ready信号,当为高时将valid信号拉高即可从从机读出或向从机写入数据。

module fft_test(
input clk,
input rst_n,
input  tvalid_i,
input  [31:0] tdata_i,
//input  fft_s_data_tlast,
output fft_s_config_tready,

output          fft_s_data_tready,
output [47:0] fft_m_data_tdata,
output          fft_m_data_tvalid,
output          fft_m_data_tlast,
output [7:0]    fft_m_data_tuser,
output          fft_event_frame_started,
output          fft_event_tlast_unexpected,
output          fft_event_tlast_missing,
output          fft_event_status_channel_halt,
output          fft_event_data_in_channel_halt,
output          fft_event_data_out_channel_halt
);

reg  fft_s_data_tvalid=1'b0;
reg  [31:0] fft_s_data_tdata=32'd0;
reg  fft_s_data_tlast=1'b0;
reg[7:0]  count=8'd0;

always @(posedge  clk)  begin
  if(!rst_n) begin
    fft_s_data_tvalid<=1'b0;
    fft_s_data_tdata<=32'd0;
    fft_s_data_tlast<=1'b0;
    count<=8'd0;
  end
  else if (tvalid_i && fft_s_data_tready) begin
    if(count==127)begin
       fft_s_data_tvalid<=1'b1;
	   fft_s_data_tlast<=1'b1;
	   fft_s_data_tdata<=tdata_i;
       count<=0;	 
	 end
     else begin
       fft_s_data_tvalid=1'b1;
       count<=count+1;
	   fft_s_data_tlast<=1'b0;
	   fft_s_data_tdata<=tdata_i;
     end
  end
  else begin
    fft_s_data_tvalid<=1'b0;
	fft_s_data_tlast<=1'b0;
	fft_s_data_tdata<=fft_s_data_tdata;
  end
end

  xfft_0 u_fft(
    .aclk(clk),                                                // input wire aclk
    .aresetn(rst_n),                                           // input wire aresetn
    .s_axis_config_tdata(8'd1),                                // input wire [7 : 0] s_axis_config_tdata
    .s_axis_config_tvalid(1'b1),                               // input wire s_axis_config_tvalid
    .s_axis_config_tready(fft_s_config_tready),                // output wire s_axis_config_tready
    .s_axis_data_tdata(fft_s_data_tdata),                      // input wire [31 : 0] s_axis_data_tdata
    .s_axis_data_tvalid(fft_s_data_tvalid),                    // input wire s_axis_data_tvalid
    .s_axis_data_tready(fft_s_data_tready),                    // output wire s_axis_data_tready
    .s_axis_data_tlast(fft_s_data_tlast),                      // input wire s_axis_data_tlast
    .m_axis_data_tdata(fft_m_data_tdata),                      // output wire [47 : 0] m_axis_data_tdata
    .m_axis_data_tuser(fft_m_data_tuser),                      // output wire [7 : 0] m_axis_data_tuser
    .m_axis_data_tvalid(fft_m_data_tvalid),                    // output wire m_axis_data_tvalid
    .m_axis_data_tready(1'b1),                                 // input wire m_axis_data_tready
    .m_axis_data_tlast(fft_m_data_tlast),                      // output wire m_axis_data_tlast
    .event_frame_started(fft_event_frame_started),                  // output wire event_frame_started
    .event_tlast_unexpected(fft_event_tlast_unexpected),            // output wire event_tlast_unexpected
    .event_tlast_missing(fft_event_tlast_missing),                  // output wire event_tlast_missing
    .event_status_channel_halt(fft_event_status_channel_halt),      // output wire event_status_channel_halt
    .event_data_in_channel_halt(fft_event_data_in_channel_halt),    // output wire event_data_in_channel_halt
    .event_data_out_channel_halt(fft_event_data_out_channel_halt)   // output wire event_data_out_channel_halt
  );
  

endmodule

3.功能仿真

模块编写完成后,需要通过功能仿真来验证我们设计逻辑的正确性。进行仿真之前,我们需要编写仿真测试文件(testbench)。

module testbench;

reg  clk;
reg  rst_n;
reg [15:0] dati_in;
reg [15:0] datq_in;
reg [23:0]  dati_out;
reg [23:0]  datq_out;
reg [15:0]   dataI [127:0];
reg [47:0]  fft_abs;

reg  fft_s_data_tvalid;
wire  [31:0] fft_s_data_tdata;
//reg  fft_s_data_tlast;
wire fft_s_config_tready;
wire          fft_s_data_tready;
wire [47:0] fft_m_data_tdata;
wire          fft_m_data_tvalid;
wire          fft_m_data_tlast;
wire [7:0]    fft_m_data_tuser;
wire          fft_event_frame_started;
wire          fft_event_tlast_unexpected;
wire          fft_event_tlast_missing;
wire          fft_event_status_channel_halt;
wire          fft_event_data_in_channel_halt;
wire          fft_event_data_out_channel_halt;

initial  begin
clk=1;
rst_n=0;
//fft_s_data_tlast=1'b0;
fft_s_data_tvalid=1'b0;
dati_in=0;
datq_in=0;
dati_out=0;
datq_out=0;
fft_abs=0;

$readmemb("C:/Users/radar/Desktop/Science/FPGA/FFT/y1.txt",dataI);
#100
rst_n=1;
end

always #5  clk=~clk;
reg[7:0]  count=0;

always @(posedge  clk)  begin
   if (fft_s_data_tready) begin
     if(count==128) begin
       fft_s_data_tvalid=1'b0;
	   	   //fft_s_data_tlast=1'b0;
	   #10000
       count=0;
     end
	 else if(count==127)begin
       dati_in<= dataI[count];
       datq_in<=16'd0;
       fft_s_data_tvalid<=1'b1;
	   //fft_s_data_tlast<=1'b1;
       count<=count+1;	 
	 end
     else begin
       dati_in<= dataI[count];
       datq_in<=16'd0;
       fft_s_data_tvalid=1'b1;
       count<=count+1;
	   //fft_s_data_tlast<=1'b0;
     end
   end

end

assign fft_s_data_tdata = {datq_in,dati_in};

fft_test u_fft_test(
.clk(clk),
.rst_n(rst_n),
.tvalid_i(fft_s_data_tvalid),
.tdata_i(fft_s_data_tdata),
//.fft_s_data_tlast(fft_s_data_tlast),
.fft_s_config_tready(fft_s_config_tready),
.fft_s_data_tready(fft_s_data_tready),
.fft_m_data_tdata(fft_m_data_tdata),
.fft_m_data_tvalid(fft_m_data_tvalid),
.fft_m_data_tlast(fft_m_data_tlast),
.fft_m_data_tuser(fft_m_data_tuser),
.fft_event_frame_started(fft_event_frame_started),
.fft_event_tlast_unexpected(fft_event_tlast_unexpected),
.fft_event_tlast_missing(fft_event_tlast_missing),
.fft_event_status_channel_halt(fft_event_status_channel_halt),
.fft_event_data_in_channel_halt(fft_event_data_in_channel_halt),
.fft_event_data_out_channel_halt(fft_event_data_out_channel_halt)
);

always @(posedge clk) begin
  if(fft_m_data_tvalid) begin
    dati_out<=fft_m_data_tdata[23:0];
    datq_out<=fft_m_data_tdata[47:24];    
  end
end

always @(posedge clk) begin
  fft_abs<=$signed(dati_out)* $signed(dati_out)+ $signed(datq_out)* $signed(datq_out);
end

endmodule

testbench中输入的时域波形数据是我们通过matlab生成的,在matlab中我们仿真的是采样率为2kHz情况下,频率分别为50Hz和200Hz的两正弦波叠加后的信号。

N=128;
n=1:N;
f0=50;
f1=200;
fs=2e3;
y=sin(2*pi*f0.*n/fs)+2*sin(2*pi*f1.*n/fs);
figure;
plot(y);
Y=fft(y);
figure;
plot(abs(Y));
y1=y';
q=quantizer([16 12]);
y2=num2bin(q,y1);
fid1=fopen('C:/Users/radar/Desktop/y1.txt','wt');
for i=1:N
    fwrite(fid1,y2(i,:));
    fprintf(fid1,'\n');
end
fclose(fid1);

利用modelsim进行功能仿真时我们将仿真时长设置为20us。为了直观验证fft是否正确,可将输入的时域数据的实部和做完fft后信号功率值的数据格式均设置为anolog(模拟),如下图,可以看到fft后的功率谱为两根独立的谱线,分别代表50Hz和200Hz两个频率点,和matlab仿真结果一致。
Vivado中FFT IP核的使用_第6张图片
Vivado中FFT IP核的使用_第7张图片
对于该IP核更复杂的应用,大家可以阅读Xilinx官方提供的文档,根据自己的实际需要进行设计。

4.拓展

在一些FFT点数较大或多FFT计算的实时性要求较高的场合,直接计算FFT往往无法满足工程实际的要求,这时需要将数据分段做FFT,即我们所说的2D-FFT(基于二维矩阵的FFT),这方面的知识可参考我的另一篇博客https://blog.csdn.net/qq_43622265/article/details/105904570。

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