第一次使用FPGA实现一个算法,搓手手,于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程,看了好几个视频和好些篇博客,于是我迷失在数学公式推导中,在一位前辈的建议下,我开始转换我的思维,从科研心态转变为先用起来
,于是我关掉我的推导笔记,找了一篇叫我用Verilog写FFT的视频B站 - 使用Verilog写FFT,跟着他先让代码跑起来,然后再择需深入
使用软件:vivado
实现算法:N=8
的FFT算法 大框架:使用并行的3级流水线
以下内容以快速让FFT代码跑起来为出发点,所以不会有复杂的理论推导,如果想要深入研究,可参考网上的详细教程,以下我会介绍我实现的过程,如果下面内容有误,请一定帮我指出
一、如何用FPGA实现FFT在这里我们先直接抛出在FPGA里面是如何实现FFT的,然后再逐次推进涉及到的内容
1.1 实现FFT的核心核心
就是用Verilog代码写出下面的这幅图 可能你和我一样一开始不知道 怎么下手,连这个图都看不懂,没关系!!我们一步步来 有了
目标
,就围绕着我们的目标进行知识补充,(这样以目标为导向,不至于迷失在数学公式推导中) 首先我们要知道这个图是个啥,推荐看这个老师的视频,视频时长很短,只需要十多分钟就能对这幅图有个初步的认识 推荐视频:B站-潘老师-数字信号处理
需要明确的地方:
- 上面的图叫:蝶形图
- W N 0 = 1 W_{N}^{0}=1 WN0=1
- 最左侧是时域,最右侧是 频域
以下是我看了视频后做的笔记:
这个口诀可以等你看完视频和我下面的笔记后,用来作为帮助记忆的辅助材料 口诀
: 箭尾出发,箭头停 箭身有值要乘上 每次走完2支箭 箭身长的写在前
首先最左侧的
x
(
0
)
,
.
.
.
,
x
(
7
)
x(0),...,x(7)
x(0),...,x(7) 从箭尾出发,箭身上有值的就和上面的值相乘,每次只能走完2个箭就要停下来计算一次值,并且从斜着的箭过来的值写在计算表达式的第一位,直着过来的值写在计算表达式的第二位 先挖个坑
,等有空录一个简单的视频说一说这个蝶形图
蝶形图无非就是一些元素构成的:左右两边的 $x$ , $W_{N}^{0}$ , $W_{N}^{1}$ , $W_{N}^{2}$ , $W_{N}^{3}$, -1,还有一些箭头,以及图下面图例中 $N=8$
只要我们知道这些元素是啥,用来干什么就能大概看懂蝶形图了
快速傅里叶变换(FFT)是对离散傅里叶变换(DFT)的一种加速算法,FFT比DFT运算速度快的原因,就是这个旋转因子的功劳。 旋转因子的表达式如下: 旋转因子有一些比较好的性质:周期性、可约性、对称性,个人认为如果不做公式推导,那就知道它的这些性质即可 在下面的代码中,第二级流水线里的例化复数乘法IP核时,我们直接将旋转因子给出(如下的
倒数第三行
)
// 复数乘法的IP核,求解与旋转因子的乘积
cmpy_0 cmpy23(
.aclk(clk),
.s_axis_a_tvalid(fft1_en),
.s_axis_a_tdata({4'd0, fft1_im3,1'd0,4'd0, fft1_re3,1'd0}),//乘法元素中的复数:既有实部又有虚部
.s_axis_b_tvalid(1'b1),
.s_axis_b_tdata({8'd0,8'b10110101,8'd0,8'b10110101}),// 旋转因子
.m_axis_dout_tvalid(fft2_en1),
.m_axis_dout_tdata(fft2_cmpy23)
);
1.2.2 输入数据倒序排列
可能有细心的朋友会发现,蝶形图左边的
x
x
x 的排序不是按照升序或降序拍的,而是将
0
−
7
0-7
0−7 的二进制写出来后,将二进制的高位、低位互换后得到的
目前蝶形图中的元素只剩下这个图例中的 N = 8 N=8 N=8 了,这里的 N N N 表示每一列的点数,虽然蝶形图中有很多点,但是每一列都只有8个点, l o g 2 N log_{2}N log2N= 每组的蝶形次数,这里 N = 8 N=8 N=8,每组就要做4次蝶形
我在看教程时,还会看到基-2、基-4这样的名词,
N
N
N 还可以用来区分这两个名词(虽然我不知道区分这俩有啥用)
从图中可以看到,处理N=8这样的蝶形图,分3步走,即可以使用3级流水线来实现
1.3.1 第一级流水线always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(!rst_n)
begin
fft1_en
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