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教大家在Vivado中FFT IP调配置及应用

FPGA之家 来源:科学文化人 作者:科学文化人 2021-07-23 14:29 次阅读

01

FFT简介

快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform,FFT), 即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称,简称FFT。DFT是实现了从频域(频域分析往往比时域分析更优越)对信号与系统进行分析。然而,随着序列长度的增加,计算量也显著增加,对于计算机而言,处理时间就越长,消耗的资源也就越多。

忘了什么是傅里叶变换的同学,赶紧拿出《信号与系统》翻一下。实在没书,找度娘。对于连续时间信号f(t),定义式如下:

傅里叶变换:4cfb997a-e10c-11eb-9e57-12bb97331649.png

傅里叶逆变换:4d056c16-e10c-11eb-9e57-12bb97331649.png

信号处理领域大名鼎鼎的傅里叶变换,正式由傅里叶提出的,不得不说,实在太伟大了,顶礼膜拜。

在信号处理中,由于计算机通常只能处理数字信号,因此通过对连续信号进行采样离散化,进而有了离散傅里叶变换。

话不多说,直入主题,首先把DFT公式搬出来:

4d131370-e10c-11eb-9e57-12bb97331649.png

原信号x(t)的采样信号x[n]也可以用X[K]来表示:

4d2a29ca-e10c-11eb-9e57-12bb97331649.png

1965年,库利和图基提出了快速傅里叶变换(FFT)算法,采用这种算法能使计算机计算DFT所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。

常用计算方法:

时间抽取算法:令序列的长度为N(2的幂),可以将时域序列x(n)分解为两部分,一是偶数部分x(2n),另一部分是计数部分x(2n+1),于是信号序列x(n)的离散傅里叶变换可以用两个N/2抽样点的离散傅里叶变换来辨识核计算。

频率抽取算法:按照频率吧抽取的FFT算法是将频域信号序列X(k)分解为奇偶两部分,但算法仍然是由时域信号序列开始逐级计算,同样把N点分成N/2点计算FFT。

02

FFT原理

FFT是DFT的快速算法,可以将一个信号从时域变换到频域。很多时候信号在时域很难进行信号特征分析,变换到频域后,就很容易看出信号的频率、功率、相位等特征信息

更多详细的解释,可移步看这里深入浅出的讲解傅里叶变换(真正的通俗易懂)或者在CSDN中阅读深入浅出解释FFT系列(非公众号文章,超链接失败,抱歉,可去CSDN看原文博客),讲得比较清楚透彻,不愧是10年码龄的巨佬。在这里我就不再赘述了。

03

FFT IP Core使用

概述

以Xilinx Vivado设计套件中提供的FFT IP为例,简要说明如何进行FFT IP配置和设计。

FFT Core用于计算N点的DFT或IDFT,N=2m,m=3~16。对于计算FFT,有三种算术选项用于计算FFT:

全精度无缩放算法

定点缩放,提供缩放表

块浮点(运行时调整缩放)

对于N点大小,可对正向/逆向变换、缩放表循环前缀进行配置。

提供四种可选架构:

Pipelined Streaming I/O

Radix-4 Burst I/O

Radix-2 Burst I/O

Radix-2 Lite Burst I/O

端口描述

FFT IP Core的端口如图1所示,对端口的描述,参考产品指南PG-109-XFFT.pdf。

FFT IP配置

举个栗子:单通道,512点,Radix-2,Burst I/O,定点数,缩放,取整模式Truncation,输入数据位宽16bit,相位因子位宽16,自然序输出,无循环前缀。

在Vivado中创建工程后,在工程管理器下的IP Catalog中选择并配置FFT IP,在IP配置向导的指引下,依次进行相关参数的配置,如图2所示。配置通道数,变换长度,实现架构,数据格式,缩放,取整模式,数据呼出顺序,是否插入循环前缀(CP)等。

在向导视图左侧,可查看IP端口框图,实现详情以及时延信息。这里需要注意输入输出数据的格式以及配置通道数据的格式。

配置完成后,输出生成定制FFT IP,最后再将其实例化到工程模块中。

AXI-Stream注意事项

该IP的端口采用了标准的AXI-Stream协议,数据传输基本握手。

AXI信道规则

所有的TDATA和TUSER字段被打包成小端格式,也就是一个子字段的第0位与TDATA或TUSER的第0位对齐。

字段不包括在TDATA或TUSER中,除非以这种方式配置了核它需要字段出现。例如,如果核心配置为有一个固定的点大小,没有位分配给指定点大小的NFFT字段。

所有的TDATA和TUSER矢量都是8bit的整数倍。

配置通道

配置通道端口信号如表1所示。

表1 配置通道端口信号

名称 宽度 方向 描述
s_axis_config_tdata 可变 I 承载配置信息:CP_LEN,FWD/INV,NFFT和SCALE_SCH
s_axis_config_tvalid 1 I 由外部主机输入,指示当前数据可用
s_axis_config_tready 1 I 由从机输入,指示从机可接收数据

配置通道(s_axis_config)接口是AXI通道,TDATA字段接口定义如下表2所示,所有需要paded的字段如果未达到8bit边界,则需要扩展到8bit边界。扩展的bit可以未任意值,设计为常量值可节省器件资源。

表2TDATA字段接口定义

字段名称 宽度 Padded 描述
NFFT 5 yes 转换点数:NFFT为最大转换点数或者更小点数。例如,一个1024点FFT可以计算1024点,512点,256点等。该值为log2(point_size)
CP_LEN Log2(最大point_size) no 循环前缀长度:CP_LEN可以是0到(point_size-1)的任意值,该值仅在循环前缀插入有效
FWD_INV 1 no FWD_INV=1,表示FFT运算;
FWD_INV=0,表示IFFT运算。在多通道中,bit0(LSB)表示通道0配置,bit1表示通道1配置,以此类推。
SCALE_SCH 流水线I/O和Radix-4 I/O架构:2×ceil(NFFT/2)
Radix-2突发 I/O和Radix-2Lite I/O架构:2×NFFT
no 缩放方案:
(1)对于突发I/O架构,每级缩放因子由2bit定义,缩放因子可以为3,2,1,0,代表右移bit数。例如,对于N=1024点,Radix-4突发I/O的缩放因子为[1 0 2 3 2],对于N=128点,Radix-2突发I/O或者Radix-2 Lite突发I/O架构,可能的缩放方案[1 1 1 1 0 1 2]
(2)对于流水I/O架构,缩放因子由每对Radix-2运算级定义,也是采样2bit位宽。例如,NFFT=256,可能的缩放因子为[2 2 2 3],当N不是4的幂次时,最后一级最大bit为1bit。例如,N-512,可能的缩放方案[0 2 2 2 ]或者[1 2 2 2],但是[2 2 2 2 ]是非法的,因为此时缩放因子的MSB位只能是00或01.

其中,NFFT设置情况,如表3所示。需要注意的是,如果选项runtime configurable transform length被选后,变换点大小才可以在配置通道的NFFT字段进行设置。

表3NFFT设置

NFFT[4:0] Transform size(N)
00011 8
00100 16
00101 32
00110 64
00111 128
01000 256
01001 512
01010 1024
01011 2048
01100 4096
01101 8192
01110 16384
01111 32768
10000 65536

正反变换及缩放

FWD_INV=1时,正向变换;FWD_INV=0时,逆向变换。

对于FFT/IFFT各级缩放,在不同的实现架构中,缩放因子的设置有所不同。可参考表2 或者产品指南:PG109-xfft.pdf文档ch.4操作理论的Run Time Transform Configuration部分。

循环前缀(CP)

将输出结果的尾部复制到头部,输出顺序要选择自然序。插入循环前缀,可逐帧设置,不用打断帧处理进程。

补充:定点数

FPGA处理过程中,常常要对浮点数进行定点化处理。Matlab中提供了一个非常方便的定点化函数fi。

fi(data,s,w,f) 各参数的定义:

s:signed or unsigned 标志;

signed: 包含符号位;

f:定点小数精度。

在FPGA处理定点乘法,可用乘法器IP—Multiplier。

04

FFT模块设计demo

以调用FFT,并通过ROM预存所需数据进行一个简单的demo设计。

利用FFT IP,搭建工程。分别使用两个ROM存储DMRS0的I、Q两路数据,外部主机断言m_data_tready拉高时,准备开始从ROM读取数据,同时配置FFT。IFFT计算输出通过乘以一个系数,使其幅度值接近于1。设计框图如图10所示。

以DMRS0信号5M带宽300点(中间补零,至512点)作IFFT为例,创建工程,编写RTL代码。针对配置通道的数据配置(如SCALE_SCH、FWD/INV、CP_LEN、NFFT),假设基于Radix-2架构作IFFT,不加循环前缀,不更改NFFT点数,配置情况如下。

s_axis_config_tdata = 23'b0000_0000_0000_0000_0000_0000;

注意,高MSB五位做了填充,使得TDATA的位宽是8的整数倍。

MATLAB进行IFFT变换,并进行适当的缩放,同时将FPGA仿真的结果导入,计算各自的幅度,并绘于同一图中。

通过对比分析可知,MATLAB仿真与FPGA实现结果基本一致。

在LTE5G无线通信中,IFFT和FFT变换是一个绕不过的话题。即便5G在探索非正交多址接入技术(NOMA),因主动引入干扰,接收机设计复杂度急剧上升,能否被采用不得而知。

编辑:jq

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