Vivado中FFT IP核的使用

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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

else begin

fft_s_data_tvalid<=1’b0;

fft_s_data_tlast<=1’b0;

fft_s_data_tdata<=fft_s_data_tdata;

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

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

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。

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