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。
（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。
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。
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。
（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
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。
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。