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【MATLAB代做|FPGA代做】基于FPGA的FFT设计与实现

时间:2018-4-28 23:25:29 点击:

  核心提示:【MATLAB代做|FPGA代做】基于FPGA的FFT设计与实现...

目前,FFT己广泛应用在频谱分析、匹配滤波、数字通信、图像处理、语音识别、雷达处理、遥感遥测、地质勘探和无线保密通讯等众多领域。在不同应用场合,需要不同性能要求的FFT处理器。在很多应用领域都要求FFT处理器具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能。因此,如何更快速、更灵活地实现FFT变得越来越重要。在过去很长一段时间,DSP处理器是DSP应用系统核心器件的唯一选择。尽管DSP处理器具有通过软件设计能适用于实现不同功能的灵活性,但面对当今速度变化的DSP应用市场,特别是面对现代通信技术的发展,DSP处理器在处理速度上早已力不从心。

DSP相比,FPGA实现FFT的主要优越性有:

(1)FPGA实现数字信号处理最显著的特点就是高速性能好。FPGA有内置的高速乘法器和加法器,尤其适合于乘法和累加等重复性的DSP任务。

(2)FPGA的存储量大。DSP内部一般没有大容量的存储器,但是FTF实时处理运算需要存储大量的数据,只能外接存储器,这样往往会使运算速度下降,同时电路也会更复杂和不稳定。目前,高档的FPGA中有巨量的高速存储器,不用外接存储器便可实现FFT实时处理运算,其速度更快,电路更简单,集成度和可靠性也大幅度提高。

(3)FPGA是硬件可编程的,比DSP更加灵活。DSP往往需要外部的接口和控制芯片配合工作,FPGA则不需要,这样使得硬件更简单和小型化。

(4)、在比较FPGADSP时,一个极为重要的系统参数是输入/输出(1/0)带宽。除了一些专用引脚外,FPGA上几乎所有的引脚均可供用户使用,这使得FPGA信号处理方案具有非常高性能的FO带宽。大量的FO引脚和多块存储器可让系统在设计中获得优越的并行处理性能。

在对FFT算法结构以及相关计算数据流动特点的仔细分析的基础上,使用ISE6.1Modelsim5.7gsynpliyf Pro7.7.1完成了整个FFT处理器的设计、仿真、综合与实现,与MATLAB实现结果相比,运算结果良好。其中,蝶形运算采用流水线结构,加快了FFT的处理速度溢出控制采用块浮点结构,相对提高了FFT的运算精度算法基于正序输入、倒序输出的DIT-FFT方式,减少旋转因子的读取次数,降低了处理器功耗;数据的存储和读取采用乒乓RAM结构,配合蝶形运算的流水线工作方式,保证了数据的流水处理;并且乘法器使用FPGA内嵌硬件资源实现,提高了芯片资源利用率,优化了系统设计。

本设计在Virtex系列XCZV1000FPGA芯片上实现,512FFT处理器的运算周期为2367,在100MHz频率下,速度为23.67us,这在基-2顺序处理结构中,已达到了很高的速度。块浮点处理的相对误差大部分控制在0.5%左右,基本符合精度要求。

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作者:【MATLAB代做|FPGA代做】基于FPGA的FFT设计与实现 来源:【MATLAB代做|FPGA代做】基于FPGA的FFT设计与实现
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