早些时间段,做了Matlab中FFT_HDL_Optimzed模块FFT HDL代码仿真,并与Xilinx Vivado自带的xfft IP进行单精度浮点比较(后面随笔叙述).因为FFT_HDL_Optimized只有在设置输入为定点格式fixdt()的时候,生成的HDL代码才能进行综合,否则只能用于仿真,因此做了相应的定点生成. 对于系统的输入为定点格式fixdt(1,32,23),而在不改变FFT输出幅值时,FFT_HDL_Optimzed输出定点模型fixdt(1,45,23),为了进行F

笔者在校的科研任务,需要用FPGA搭建OFDM通信系统,而OFDM的核心即是IFFT和FFT运算,因此本文通过Xilinx FFT IP核的使用总结给大家开个头,详细内容可查看官方文档PG109.关于OFDM理论背景,可参考如下博文:给"小白"图示讲解OFDM的原理 - CSDN博  https://blog.csdn.net/madongchunqiu/article/details/18614233/ 我们直接来看看FFT IP核配置界面: 由于OFDM接收机中大多是数据串并转换后

reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673

为了突出重点,仅对I/O数据流为steaming的情况作简要说明,以便快速上手,有关FFT ip核模型及每种设置详细介绍请参考官方手册FFT MegaCore Function User Guide. 1 配置 在FFT Megacore Function中选择"parameterize",弹出对话框. "Parameters"栏中,选择器件.转换数据的长度.数据精度已经旋转因子的精度.注意旋转因子精度必须小于等于数据精度. "Architecture&q

The FFT core provides four architecture options to offer a trade-off权衡取舍 between core size andtransform time.• Pipelined Streaming I/O – Allows continuous data processing.• Radix-4 Burst I/O – Loads and processes data separately, using an iterative a

Vivado xilinx fft9.0 使用笔记: ****注 仿真实测1024点的转换需要经过1148个时钟周期才能得到转换结果: 模块配置信号含义请参考pg109文档手册(写的贼烂会看晕),不详细说明: 一.查找fft IP核按如下几图配置可实现正确的fft转换结果: 配置1个转换通道:转换数据长度是1024 points:选择流线型结构类型pipelined,streamingI/O,优点并行转换速度快,,缺点占用资源多. 如图1: 图1 如图2,设置数据类型为定点小数:缩减因子设置成U

该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A)      定点全精度 B)      定点缩减位宽 C)      块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1)  PipelinedStreaming I/O 2)  Radix-4Burst I/O 3)  Radix-2Burst I/O

为了突出重点,仅对I/O数据流为steaming的情况作简要说明,以便快速上手,有关FFT ip核模型及每种设置详细介绍请参考官方手册FFT MegaCore Function User Guide. 1 配置 在FFT Megacore Function中选择"parameterize",弹出对话框. "Parameters"栏中,选择器件.转换数据的长度.数据精度已经旋转因子的精度.注意旋转因子精度必须小于等于数据精度. "Architecture&q

关于FFT IP核的配置,网上有很多相关的资料可以参考,但是唯独涉及到scaled压缩因子设置这个参数,资料却非常匮乏,这是个什么参数,应该整么设置,设置后对结果输出会有什么影响,整样才能知道它设置的合理不合理? 先来看一下官方说明手册里关于scaled的说明: 翻译过来就是:对于Pipelined Streaming I/O结构,将临近的一对基2阶组在一起,即阶0和阶1为组0,阶2和阶3为组1,阶4和阶5为组2等等.例如数据长度N=1024,Scale_SCH = [10 10 00 01 1

浮动IP地址: 一个网卡是可以添加多个IP的. 就是多个主机工作在 同一个集群中,即两台主机以上.每台机器除了自己的实IP外,会设置一个浮动IP,浮动IP与主机的服务(HTTP服务/邮箱服务)绑在一起的.即应用服务在哪台机器上启动,浮动IP也在这台机器上激活,这台机器看上去就有两个IP地址.对于客户端它只需访问浮动IP即可. 即使主机端的机器由于故障发生切换,客户端只要连接上浮动IP,就可以找到主机端的服务. 好处就是一旦其中一台机器不能工作了,可以很快的将服务切换到另外一台主机上.提高系统的冗

对于FFT这个IP核,我其实对它真的是又爱又恨,因为它真的耗费了我太多时间,但是随着研究的深入,遇到的问题一点点给消化解决,终于不用带着问题睡觉了,哈哈,有时候真的挺佩服自己的,遇到不懂的,不了解的,真的不允许自己留一点疑惑,必须深挖到底,一点含糊都不留给自己,其实,不知道大家有没有这样的疑惑,现在不懂的,懒得去研究的,估计过不了多久这个知识点又会兜回来找你的.我有时候也会侥幸自己能逃过不会做的任务,但是真的过不了多久,我越是不会的东西就越是会来找我,感觉今天的话有点多,赶紧回到正题上来.FFT

以1024点FFT为例, reg [9:0] scale_sch = 10'b11_10_01_01_01; 流水线结构中,将每个基 2 的蝶形处理单元视为一个阶段. 每个阶段进行一次数据的缩减,缩减的比例以此输入中对应阶段的两比特表示. 每阶段的两比特数可以是 3,2,1 或 0 ,它们表示了数据所需要移动的比特数. 上例共右移了3 + 2 + 1 + 1 + 1 = 8bit,即数据整体缩小了2^8 = 64倍. 注:在将数据原始位宽扩大到不会产生溢出后,缩放因子可根据Matlab定的缩放倍

前面一篇随笔叙述了关于MATLAB中FFT_HDL_Optimzed模块定点(IEEE754单精度float格式)二进制与十进制转换实现,有需要的往前翻一下即可.这一篇随笔将叙述 FFT HDL Optimized 模块实现 8192 burst Radix 2 结构的定点 FFT (定点格式依照 IEEE-754 single-precision format,小数为 23 位二进制精度),并通过 Xilinx LogiCORE FFT MEX Function interface 进行单精度

一.前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法.在本科学习数字信号处理这门课时一直在想:学这些东西有啥用?公式推来推去的,有实用价值么?到了研究生后期才知道,广义上的数字信号处理无处不在:手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理.摄像头内的ISP.音频信号的去噪等.各种算法中,FFT是查看信号本质,也就是频谱的重要手段.之前仅直接调用FFT/IFFT IP核,今天深入探讨下算法本身和实现方案. 二.FFT运算原理及结构 本文仅对FFT的核心思想.作用和算法结构进行介绍,FFT具体原理和公

FFT(快速傅立叶变换)和NTT(快速数论变换)看上去很高端,真正搞懂了就很simple了辣. 首先给出多项式的一些定义(初中数学内容): 形如Σaixi的式子就是多项式! 多项式中每个单项式叫做多项式的项. 这些单项式中的最高次数,就是这个多项式的次数. 有几个不同的元也是多项式,但在下面将不被考虑. 注意:(n+1)个点可以唯一确定一个n次多项式(两点定线啊之类的). 然后就是一些比较高明的东西了. 首先在掌握FFT之前我们要掌握一下知识: 1.复数的计算法则. 形如(a+bi)的数叫复数,

本文先总结不同AXI IP核的实现的方法,性能的对比,性能差异的分析,可能改进的方面.使用的硬件平台是Zedboard. 不同的AXI总线卷积加速模块的概况 这次实现并逐渐优化了三个版本的卷积加速模块,先简要描述各个版本的主要内容. 版本一 版本一主要是用来测试AXI总线IP核的实现可能. 该模块拥有19个32位寄存器 其中前9个寄存器用来保存需要计算的值 后面9个寄存器用来保存卷积核 在读取第19个寄存器的地址的时候计算9个寄存器的卷积和(该计算可以在一个时钟周期内完成) 9个寄存器单独赋值,

建议同学们先自学一下"复数(虚数)"的性质.运算等知识,不然看这篇文章有很大概率看不懂. 前言 作为一个典型的蒟蒻,别人的博客都看不懂,只好自己写一篇了. 膜拜机房大佬 HY 一. FFT是蛤?? FFT (快速傅里叶变换) 的作用时再 O(nlogn) 时间算出多项式乘法的一个特别神奇的算法. 大家平时码的多项式乘法都是 O(n^2) 的吧 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ],b

这几天希望能在Spartan系列新品xc6slx16csg324-2运行带有FFT的软核处理系统,基本系统早就搭建好了.需要做的就是建立一个封装有Xilinx提供的FFT IP的自定义外设.由于Xilinx提供的FFT模块直接是用AXI Stream的接口.   在XPS下,Create or Import a Peripherel,选择使用AXI Stream的接口,而非以前常用的AXI4-lite接口.然后选择使用Verilog语言,允许生成模板,允许自动建立一个ise工程,Stream的字

altera的fft核使用比较特别,今天我做了一下仿真,发现一些问题,现做记录如下: 1,ip配置 parameters选项卡主要是fft变换的长度和数据长度,旋转因子长度,需要注意的是“Twiddle factor precision must be less than or equal to data precision” 2,在architecture选项中,io data flow 是比较重要的,有四个选项 streaming, variable streaming ,buffered

简介 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)最为一种高效的算法,被广泛的用于信号处理与数据分析等领域.对于设计工程师来讲,自己动手采样可编程语言来实现一个FFT/IFFT模块,不知要花费多少心血.所幸的是Altera和Xilinx两大巨头都提供了自己FFT核,本文将详细讲解如何使用Altera的FFT核. Altera FFT核 FFT IP core的总体架构分析:FFT分为fixed transform size architectture 和 variable st

使用爬虫抓取数据时,经常要用到多个ip代理,防止单个ip访问太过频繁被封禁.ip代理可以从这个网站获取:http://www.xicidaili.com/nn/.因此写一个python程序来获取ip代理,保存到本地.python版本:3.6.3 #grab ip proxies from xicidaili import sys, time, re, requests from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool from lxml i