Xilinx FFT IP v9.1的使用学习

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概述主要端口描述相关标志信号配置通道具体使用Configuration TabImplementation TabDetailed Implementation Tab 仿真测试参考资料

概述

该ip可以实现N=$2^m$点的DFT或者IDFT,(m=3~16).

输入数据精度 b_x= 8 – 34相位因子精度 b_w= 8 – 34输入的数据类型： 未缩放（全精度）的定点数缩放的定点数块浮点数 可以在运行时配置变换点数有四种运算架构可供选择 Pipelined Streaming I/ORadix-4 Burst I/ORadix-2 Burst I/ORadix-2 Lite Burst I/O

主要端口描述

name描述备注s_axis_dataAXI总线输入s_axis_config_tdata配置接口配置正反变换，变换长度，缩放倍数等信息aclk时钟s_axis_config_tdataAXI总线输出

相关标志信号

name描述备注event_frame_started新帧当P核开始处理一个新帧event_tlast_unexpected断帧数据未满一帧而 s_axis_data_tlast却置高event_tlast_missing错帧数据满一帧而 s_axis_data_tlast却保持低电平event_fft_overflow溢出计算结果溢出，在使用缩放定点和单精度浮点时才会出现，仅当溢出是有效选项时才出现。event_data_in_channel_haltIP核需要数据而输入端口不能够提供数据event_data_out_channel_haltIP核要输出数据但是输出缓冲区已满，只出现在非实时模式。event_status_channel_haltIP核写状态寄存器但无法写入，只出现在非实时模式。

详细信息请查看官方数据手册。

配置通道

Field NameWidthPaddedDescriptionNFFT5Yes传输点的长度，就是FFT变换的实际长度，其值：N=$2^n$CP_LENlog ₂(maximum pointsize)Yes循环前缀长度，其值介于0到N之间，仅存在循环前缀插入勾选的时候FWD_INV1 bit per FFT datachannelNo1为正变换，0为逆变换，一个数据通道一个bitSCALE_SCH2 x ceil$(\frac{NFFT}{2})$No简单点说，就是设置缩放倍数，比如 SCALE_SCH = [01 10 00 11 10]就表示右移了（1+2+0+3+2）位，也就是缩小了256倍，那么计算的结果就要扩大256倍

那么在使用时，位宽的多少，是否填充，填充多少，这些都需要我们自己去计算吗？当然不用，Vivado IDE可以自动计算。就以NFFT为例，当我们勾选run time configurable时，我们可以看到s_axis_config_tdata 的位宽发生了变化，而且，具体的某一位代表什么也可以从中看出。

具体使用

Configuration Tab

Channels：选择一个通道 Transform Length：选择1024，注意这个是最大长度，只果勾选了run time configurable，配置长度才可变。 Implementation Options：运算的架构，其资源与数据吞吐量如下图所示

Implementation Tab

Data Format：选择Fixed Point，选择其它选项会发现资源使用暴增。

Scaling Options ：缩放选项，选择Scaled，同样有其它选项，但是资源使用量会暴增

因此，要合理权衡资源、运算速度、精度，选择合适的选项，如果资源太多用不完，当我没说。 Precision Options: 输入数据位宽和相位因子位宽。相位因子具体干什么用，我也不太清楚，看了下手册，好像和噪声有关，这里保持默认16bit即可，至于输入位宽，这里是指实部和虚部的位宽，实际上输入应是32bit。可以看到，高16位是虚部，低16位是实部。输出数据同理。 Control Signals: 选择复位信号，至少保持两个周期。 Output Ordering：输出时自然序列还是倒序。 其它保持默认选项，都不勾选，如果有需要使用的，可以查阅官方手册。因为这些配置已经可以进行正常的运算了。

Detailed Implementation Tab

这里主要选择资源的使用类型，比如是否使用BRAN，是否使用乘法器，用多少什么的，同样，权衡资源与速度，保持默认即可。 最后看一下Latency，这个与你计算的点数，实际时钟屏率，选择资源类型有关，所以这个Latency仅供参考。

仿真测试

在生成IP核以后，将其导出，然后进行仿真验证，在这里我选用ModelSim，个人建议不要选择Vivado自带的仿真，个人感觉有卡又慢又难用。然后还需要Matlab生成波形和验证结果。什么？没有Matlab，那你搞什么FFT，赶快去装一个。有了Matlab，我们可以更方便的进行仿真。

初始化部分代码 首先，需要初始化CONFIG_tdata，其一共有16个bit（为什么是16bit，去IP核配置界面自己看）这里，我们选用正变换，所以最低一个bit为1，然后10个bit是缩放因子，2个一组，选择缩放32倍，剩下的用0填充。所以结果因该是这样：

assign S_AXIS_CONFIG_tdata = 16'b0000_0_01_01_01_01_01_1;

M_AXIS_DATA_tready这个一直拉高即可，详情请看AXI协议。

assign M_AXIS_DATA_tready = 1'b1;

定义变换的最大点数：

parameter MAX_SIZE=16'd1024 - 1;

然后我们需要1024个数据，这1024个数据采用Matlab生成，然后ModelSim读取。

reg[15:0] memory[MAX_SIZE:0];//测试波形数据存储空间 initial $readmemh("./sin_bit.txt",memory);//读取原始波形数据读到memory中

我们还需要将FFT的输出数据导出，然后由Matlab分析查看结果。

integer handle1; initial begin//sequence block handle1 = $fopen("fsave.txt"); #5000; @(negedge M_AXIS_DATA_tvalid);//等待数据输出完毕 #5000; $fclose(handle1); $stop; end always @(posedge aclk) begin if(M_AXIS_DATA_tvalid) $fwrite(handle1,"%d %d \n",M_AXIS_DATA_tdata[31:16],M_AXIS_DATA_tdata[15:0]); end

剩下的就是控制传输数据。

always @(posedge aclk) begin if(all_en) begin cnt <= cnt + 1'b1; if(cnt == 0) begin S_AXIS_CONFIG_tvalid <=1; end else if(cnt == 3) S_AXIS_CONFIG_tvalid <= 0; else if(cnt == 5) begin S_AXIS_DATA_tvalid <= 1; index = 0; end else if(cnt == MAX_SIZE + 5) begin S_AXIS_DATA_tlast <= 1'b1; end else if(cnt == MAX_SIZE + 6) begin S_AXIS_DATA_tvalid <= 1'b0; S_AXIS_DATA_tlast <= 1'b0; end if(S_AXIS_DATA_tlast) index <= 'd0; else if(S_AXIS_DATA_tvalid) index <= index +1; end end

确认代码无误后，开始仿真，仿真主要看一下有没有错误发生，如果有，检查一下错误的原因，没有错误接下来就用Matlab处理数据。 先用Matlab生成测试的波形：

F1=1000000; F2=500000; F3=1500000; %信号的频率 Fs= F1*4;%采样频率 A1=135; A2=296; A3=502; %振幅 P1=50; P2=-60; P3=110; %信号初始相位 ADC = 400; %直流分量 N=1024;%采样点数为N WIDTH = 12;%信号位宽 t=0:1/Fs:(N-1)/Fs;%采样时刻 s= ADC+A1*cos(2*pi*F1*t+pi*P1/180)+A2*cos(2*pi*F2*t+pi*P2/180)+A3*cos(2*pi*F3*t+pi*P3/180);%生成信号 plot(s);%绘制图形 title('原始波形'); figure

由于采样点数过高，这个图估计连它亲娘都不认识，所以还是看函数吧。 我们将生成的波形文件放到ModelSim中仿真，完成后，再将生成的波形文件和Matlab的FFT结果对比，这里需要注意的是，我们在IP核中，设置了放缩，所以在Matlab中需要将IP核的结果乘以32. 然后以下是Matlab和IP核的结果对比，将计算得到的数据分别转成了幅度-频率图和相位-频率图。可以发现，两者之间误差很小。

参考资料

官方手册 Xilinx FFT IP v9.0 使用 VIVADO FFT核的实现 基于MATLAB的FFT分析 matlab关于fft的应用（一） [数字信号处理]Matlab做fft时点数N怎么选取