Vivado中FFT IP核的使用教程

本文介紹了Vidado中FFT IP核的使用，具體內容為：調用IP核>>配置界面介紹>>IP核端口介紹>>MATLAB生成測試數據>>測試verilogHDL>>TestBench仿真>>結果驗證>>FFT運算。

1、調用IP核

該IP核對應手冊pg109_xfft.pdf，首先按照圖片找到IP核：

2、配置界面介紹

本小節(jié)主要介紹Fast Fourier Transform9.1這個IP核配置界面的一些選項：

第1頁：Configuration

圖1

表1 Configuration界面介紹

第2頁：Implementation

圖2

表2 Implementation界面介紹

第3頁：Detailed Implementation

圖3

表3 Detailed Implementation

3、IP核端口配置

根據上述配置界面的介紹，下面以64點IFFT為例子，總結了使用IP核時所需的端口配置，如表4所示，需要注意的是表4中沒有涉及的部分按照IP核的默認配置即可：

表4 64點IFFT運算IP核的設置表匯總

配置完成之后IP核的端口圖如下：

圖4 64點IFFT核端口圖

按照下面圖找到例化原語：

圖5

打開.veo后綴的文件找到例化原語：

圖6

對例化語句的介紹見表5，其中L表示IFFT/FFT的點數。

表5 例化原語介紹

需要說明的是，需要配置的端口有，1）aclk；2）aclken；3）s_axis_config_tdata ；4）s_axis_config_tvalid ；5）s_axis_config_tready；6）s_axis_data_tdata；7）s_axis_data_tvalid；8）s_axis_data_tready；9）m_axis_data_tdata；10）m_axis_data_tuser；11）m_axis_data_tready；12）m_axis_data_tlast

4、MATLAB生成測試數據

本次測試只需要使用TestBench驗證即可，需要生成.txt后綴的文件，產生IFFT核的輸入數據，主要程序為：

%%該.m文件用來生成介紹IFFT核的數據，具體為64點的IFFT16QAM
clear
closeall
clc
rngdefault%產生固定數值的隨機數據
%%基于符號算法的目標距離和速度探測
%%定義基本參數
Ns=1;%符號數
Nc=64;%子載波數
M=16;%調制方式
bit_num=log2(M);%一個碼組中的碼元個數
bit=randi([01],Nc*Ns*bit_num,1);%產生比特
norm=1/sqrt(10);%16qam歸一化因子
%%16qam
bit_convert=(reshape(bit,bit_num,length(bit)/bit_num))';%二進制數據流按照調制的方式分成不同碼元
data_2_to_10=bi2de(bit_convert,'left-msb');%將每四位數據轉換為十進制數
maxtix=reshape(data_2_to_10,Nc,Ns);
bit_mo=norm*qammod(data_2_to_10,M);
a_nm=reshape(bit_mo,Nc,Ns);
%%發(fā)送端IFFT調制
IFFT_OUT=ifft(a_nm,64);
%%數據保存為.txt文件
echo_real=real(a_nm);
echo_imag=imag(a_nm);
echo1_real=quantizer([1611]);
echo1_imag=quantizer([1611]);
fid_echo=fopen('C:Users15865DesktopFFT_IP_core_64pointIFFT_IP_core_64point_exam.txt','wt');
forj=1:Ns
echo2_real=num2bin(echo1_real,echo_real(:,j));
echo2_imag=num2bin(echo1_imag,echo_imag(:,j));
fori=1:Nc
imag_real_echo=[echo2_imag(i,:),echo2_real(i,:)];
fwrite(fid_echo,imag_real_echo);
fprintf(fid_echo,'
');
end
end
fclose(fid_echo);

圖中程序功能是生成了一段包含64個復數數據的數組，并將每個復數數據用16表示實部16位表示虛部共生成32位二進制數，最后將這組數據保存為.txt后綴文件。

5、測試verilog HDL

根據前文的配置編寫一個簡單的測試.v文件測試64點數據的IFFT運行結果，主要程序如下：

`timescale1ns/1ps
moduleIFFT_introduction(
inputclk,
inputrst_n,
inputifft_valid,
input[31:0]data_in,
//inputlast,

outputs_config_tready,
output[31:0]m_data_tdata,
outputs_data_tready,
output[7:0]m_data_tuser,
outputm_data_tvalid,
outputm_data_tlast
);
FFT_IP_core_64pointifft_u0(
.aclk(clk),//inputwireaclk
.aclken(rst_n),//inputwireaclken
.s_axis_config_tdata(8'd0),//inputwire[7:0]s_axis_config_tdata
.s_axis_config_tvalid(1'b1),//inputwires_axis_config_tvalid
.s_axis_config_tready(s_config_tready),//outputwires_axis_config_tready
.s_axis_data_tdata(data_in),//inputwire[31:0]s_axis_data_tdata
.s_axis_data_tvalid(ifft_valid),//inputwires_axis_data_tvalid
.s_axis_data_tready(s_data_tready),//outputwires_axis_data_tready
//.s_axis_data_tlast(s_axis_data_tlast),//inputwires_axis_data_tlast
.m_axis_data_tdata(m_data_tdata),//outputwire[31:0]m_axis_data_tdata
.m_axis_data_tuser(m_data_tuser),//outputwire[7:0]m_axis_data_tuser
.m_axis_data_tvalid(m_data_tvalid),//outputwirem_axis_data_tvalid
.m_axis_data_tready(1'b1),//inputwirem_axis_data_tready
.m_axis_data_tlast(m_data_tlast)//outputwirem_axis_data_tlast
);


wire[15:0]ifft_64point_out_RE,ifft_64point_out_IM;
//assignRE={{4{m_data_tdata[15]}},m_data_tdata[15:4]};//IFFT歸一化處理，除Nfft
//assignIM={{4{m_data_tdata[39]}},m_data_tdata[39:28]};
assignifft_64point_out_IM=m_data_tdata[31:16];//虛部
assignifft_64point_out_RE=m_data_tdata[15:0];//實部

endmodule

這段程序調用了FFT IP核的例化原語，并將部分接口作為函數的輸入和輸出，方便TestBench調用。

6、TestBench仿真

主要程序如下：

`timescale1ns/1ps
moduleifft_tb();
regclk;//系統(tǒng)時鐘
regrst_n;//復位信號，低有效
regifft_valid;//數據有效位，指示輸入數據有效
reg[31:0]data_in;//輸入數據

wires_config_tready;
wire[31:0]m_data_tdata;
wires_data_tready;
wire[7:0]m_data_tuser;
wirem_data_tvalid;
wirem_data_tlast;

IFFT_introductionu0(//例化.v文件
.clk(clk),
.rst_n(rst_n),
.ifft_valid(ifft_valid),
.data_in(data_in),
.s_config_tready(s_config_tready),
.m_data_tdata(m_data_tdata),
.s_data_tready(s_data_tready),
.m_data_tuser(m_data_tuser),
.m_data_tvalid(m_data_tvalid),
.m_data_tlast(m_data_tlast)
);
reg[31:0]mem[63:0];
initialbegin//$readmembVivado內置函數調用.txt文件
$readmemb("C:/Users/15865/Desktop/FFT_IP_core_64point/IFFT_IP_core_64point_exam.txt",mem);
clk=0;
rst_n=0;
#1000;
rst_n=1;
#10_000;
$stop;
end
always#10clk<=~clk;????//50MHz
reg?[6:0]?count;????????
//計數
always@(posedge?clk?or?negedge?rst_n)?begin
????if(!rst_n)?
????????count<='d0;
????else?if(count<='d63)
????????count<=count+1'b1;
????else
????????count<='dz;
end
//?產生信號和數據
always@(posedge?clk?or?negedge?rst_n)?begin
????if(!rst_n)?begin
????????ifft_valid<='d0;
????????data_in<='d0;
????end
????else?if(count>='d0&&count<='d63)?begin
????????????ifft_valid<=1;
????????????data_in<=mem[count];
????end
????else?begin
????????????ifft_valid<=1'b0;
????????????data_in<='d0;
????end
end
endmodule

7、Modelsim結果與MATLAB輸出結果驗證

本節(jié)將驗證Modelsim和MATLAB輸出結果的一致性，并簡單介紹Modelsim輸出結果向MATLAB數據的轉換。

Modelsim 輸出結果如下圖：

圖10

由于數據有64個而這里驗證前三個中間三個和后三個的方式驗證Modelsim數據和MATLAB數據正確性：

表6數據驗證

需要注意的是，Modelsim輸出的結果并不是小數，而是忽略了小數點的整數，要想獲得和MATLAB類似的浮點數，需要我們將輸出結果變換，這里以Modelsim輸出的最后一個數為例（即表6中序號64），可見圖11。

圖11

對于該結果需要我們將輸出結果除以2^（a+ b），a為用以表示小數的位寬數，本文中為11，b為FFT點數的2次冪冪值，本文為6，因此對于每一個Modelsim的輸出結果都需要除以2^17，這里實部-15302/2^17=-0.1167，虛部-23234/2^17=-0.1773。

從表6中數據可以看出，IFFT 核執(zhí)行的運算和MATLAB的運算結果十分接近，驗證成功。

8、FFT運算

與IFFT運算類似，配置不用更改只需將第5小節(jié)程序中，s_axis_config_tdata端口配置改為8’d1即可，其他無需變動。