数字信号处理-11-FPGA FFT IP应用实例

前言

本文根据FFT相关原理进行设计构建工程，仿造前文的工程构建的混频功能的工程，设计工程显示该混频信号的功率谱，然后进行仿真分析。

FFT仿真与分析

本文不再针对FFT的原理进行过多赘述，提供一份简单的matlab仿真代码。根据仿真简述下FFT的相关使用注意事项。

clc;clear all;
fs=50e6;%采样率
N=1024;%采样点数
t=[0:N-1]/fs; %时间序列
f1=3e6;%频点1 3MHZ
f2=4e6;%频点2 4MHZ
s1=sin(2*pi*f1*t);%信号1
s2=sin(2*pi*f2*t);%信号2
mixsign=s1.*s2;%混频
fftsign=fft(mixsign);%求fft
fftabs=abs(fftsign);%取模运算
plot(fftabs);
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代码设计，模拟生成了两个不同频率的信号3MHz和4MHz，模拟采样了1024，将两个信号进行混频后则产生了7MHz和1MHz的信号。然后通过FFT函数，取模运算，求得FFT的幅度谱，然后进行显示输出。

频率分辨率

频率分辨率是FFT的一个重要的参数，横坐标每一个单位的频率精度等于 fs/N,N 是 FFT 的点数。即求出该仿真情况下的频率分辨率如下：
$$\frac{50MHz}{1024}=48828.125Hz$$
将仿真输出的图片放大，并标注坐标，可见，第一个峰值的横坐标为21，第二个峰值的横坐标为144，计算可知，第一个峰值对应的频率为1.0254MHz，第二个峰值对应的频率为1.0254MHz，7.0313MHz。

可见实际FFT出来后的结果，和仿真设置的相差了一点，但是基本上是在设置的附近，这是因为频率分辨率不够，48828.125Hz的分辨率不能恰好对应到设置的1MHz和7MHz。

如果想恰好得到1MHz和7MHz的FFT的处理结果，或者想进一步减小误差，则需要进行相干采样，频率分辨率恰好是所求的频率的倍数。

关于频谱泄露

频率分辨率欠佳后，就会造成频谱泄露。

当信号X(t)的频率f0是fs/N的整数倍时，这说明在处理长度NT内有信号的K个整周期。这时由X(t)构成的以NT为周期的周期性信号是连续的。当信号X(t)的频率f0不是fs/N的整数倍时，则在NT的处理长度内，就不是恰好为信号周期的整数倍，有X(t)以NT为周期进行周期延拓所得到的周期性信号就出现了不连续点，造成了频谱分量从其正常频谱扩展开来，就这样形成了频谱泄露现象。

整周期截断，不会造成频谱泄露；非整周期截断，必然造成频谱泄露。

前面提到的相干采样，正式因为进行了整数周期的截断才使得频谱不进行泄露，并且FFT后的信号尖峰也恰好能对应我们设置的预期的频率。

使用FFT IP进行工程设计

可以将DDS应用实例的工程进行复制备份，然后添加相关 IP，进行工程适配。

实现功率谱逻辑

FFT 的原理是可以通过实部和虚部的数据恢复出周期信号的相位和幅值； 假如 a 是实部数据， b 是虚部数据， a+bj 是复数；对应的模运算是=sqrt(a^2+b2)，FFT处理后取模运算中的开更号在FPGA中实现比较麻烦，可以利用自带的cordic IP去处理，这里可以简化一下求FFT处理后的功率谱，也即(a^2+b2)。

因此在调用FFT函数后，将输出的数据的实部虚部进行平方再相加即可得到FFT处理后的功率谱。

添加FFT IP

在配置界面可配置FFT的通道个数，傅里叶变换的长度，该结构的时钟，以及采用的算法架构。改变通道个数为N后，对应的数据位宽会变成一个通道的N倍。这里设置 IP 核 1024 点 FFT， 采样率 50MHz， 选择基 2 突发结构。

数据格式选择定点数类型，放缩设置为块浮点模式， 输出 FFT 结果选择顺序输出。

在侧边栏可以看到IP的接口状态，以及具体实现架构的相关细节，从实现细节界面可看到，在CONFIG接口处的数据位，有一个FWD_INV的配置参数，该参数是配置正变换还是反变换，因为 FFT 的计算正变换和反变换可以用一套算法实现。 这里 FWD_INV=1 为正变换， 为 0 是反变换。

这里看到 CHAN_0_XN_IM_0(31:16)是复数的虚部数据，并且使用的是 fix16_15 定点数， 意思是最高位为符号位， 小数部分有15位。CHAN_0_XN_RE_0(15:0)是复数的实部数据；这里的FFT混频信号只提供了实部的信号，因此，在信号连接时，只需要把低 16 位赋值为乘法器输出值， 而高 16 位赋值为 0即可。

从侧边栏还可以对FFT进行延时分析，从图中可知，该架构的FFT变化需要146.820us才能完成。

添加DDS IP

添加DDS IP，配置输出两路信号分别为3MHz和4MHz。匹配FFT的IP采样频率的50MHz，修改SFDR为45。

配置完成基本信息配置下一页，基本保持默认即可，这里只想查看波形，所以相位输出就关闭。

DDS的IP核多通道之间是分时复用的，所以在细节实现配置界面最好使能通道ID以供进行区别单个通道的信号波形。其余可以保持默认。

配置输出频率为3MHz和4MHz。其余保持默认，点击OK，完成配置。

修改乘法器IP

将乘法器适配当前的数据位宽，并保存设置。该乘法器用于实现混频乘法。

调用第二个乘法器，配置输入位宽为16位，输出为32位，有符号类型。该乘法器用于实现FFT处理后的功率谱逻辑。

编写.V文件

根据上面的逻辑结构，例化IP、编写代码依次实现DDS的信号产生、混频、FFT处理、以及功率谱运算逻辑。

`timescale 1ns / 1ps
module top(
    input clk
    );

    wire          m_axis_data_tvalid_ch3;
    wire [7 : 0]  m_axis_data_tdata_ch3;
    wire [0 : 0]  m_axis_data_tuser_ch3;

    //多通道测试
    dds_compiler_1 multi_ch_dds(
    .aclk(clk),                                // input wire aclk
    .m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid_ch3),    // output wire m_axis_data_tvalid
    .m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata_ch3),      // output wire [7 : 0] m_axis_data_tdata
    .m_axis_data_tuser(m_axis_data_tuser_ch3)
    );

    reg [7 : 0] data3MHz;
    reg [7 : 0] data4MHz;
    always @(posedge clk) begin
        case(m_axis_data_tuser_ch3)
            0:data3MHz<=m_axis_data_tdata_ch3;
            1:data4MHz<=m_axis_data_tdata_ch3;
        endcase
     end

    //混频测试
    wire [15 : 0]  mixer_singal;
    mult_gen_0 mult_mixer (
        .CLK(clk),  // input wire CLK
        .A(data3MHz),      // input wire [7 : 0] A
        .B(data4MHz),      // input wire [7 : 0] B
        .P(mixer_singal)      // output wire [15 : 0] P
    );

    reg div_clk=0;
    always @(posedge clk ) begin
        div_clk<=!div_clk;
    end

    wire mixer_singal_tready;
    wire [31 : 0] after_fft_data;
    wire [7 : 0] m_axis_data_tuser;
    wire m_axis_data_tvalid;

    xfft_0 uut_fft(
    .aclk(div_clk),                                                // input wire aclk
    .s_axis_config_tdata('d1),                  // input wire [7 : 0] s_axis_config_tdata
    .s_axis_config_tvalid(1),                // input wire s_axis_config_tvalid
    .s_axis_config_tready(),                // output wire s_axis_config_tready
    .s_axis_data_tdata({16'd0,mixer_singal}),                      // input wire [31 : 0] s_axis_data_tdata
    .s_axis_data_tvalid(1),                    // input wire s_axis_data_tvalid
    .s_axis_data_tready(mixer_singal_tready),                    // output wire s_axis_data_tready
    .s_axis_data_tlast(0),                      // input wire s_axis_data_tlast
    .m_axis_data_tdata(after_fft_data),                      // output wire [31 : 0] m_axis_data_tdata
    .m_axis_data_tuser(m_axis_data_tuser),                      // output wire [7 : 0] m_axis_data_tuser
    .m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid),                    // output wire m_axis_data_tvalid
    .m_axis_data_tready(1),                    // input wire m_axis_data_tready
    .m_axis_data_tlast(),                      // output wire m_axis_data_tlast
    .m_axis_status_tdata(),                  // output wire [7 : 0] m_axis_status_tdata
    .m_axis_status_tvalid(),                // output wire m_axis_status_tvalid
    .m_axis_status_tready(1),                // input wire m_axis_status_tready
    .event_frame_started(),                  // output wire event_frame_started
    .event_tlast_unexpected(),            // output wire event_tlast_unexpected
    .event_tlast_missing(),                  // output wire event_tlast_missing
    .event_status_channel_halt(),      // output wire event_status_channel_halt
    .event_data_in_channel_halt(),    // output wire event_data_in_channel_halt
    .event_data_out_channel_halt()  // output wire event_data_out_channel_halt
    );
    
    wire [31 : 0] fft_re_2;
    mult_gen_1 mult_re (
        .CLK(div_clk),  // input wire CLK
        .A(after_fft_data[15:0]),      // input wire [15 : 0] A
        .B(after_fft_data[15:0]),      // input wire [15 : 0] B
        .P(fft_re_2)      // output wire [31 : 0] P
    );

    wire [31 : 0] fft_im_2;
    mult_gen_1 mult_im (
        .CLK(div_clk),  // input wire CLK
        .A(after_fft_data[31:16]),      // input wire [15 : 0] A
        .B(after_fft_data[31:16]),      // input wire [15 : 0] B
        .P(fft_im_2)      // output wire [31 : 0] P
    );

    wire [32 : 0] sum = fft_re_2 + fft_im_2;

endmodule

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运行仿真测试

这里仿真只需要给一个时钟源即可，编写仿真代码实现100MHz的时钟。运行仿真将相关信号添加到波形窗口中，观察信号。这里的sum为做完FFT处理后，实现功率谱逻辑的信号。将波形转换成模拟形式后可看出波形和matlab的代码仿真类似，然后确定下横坐标是否为21和144，即对应信号频率是否为1MHz和7MHz。

从下图可看出，从FFT处理输出的第一个信号到输出第一个峰值花费了420ns，FFT的配置频率和工作频率是50MHz，也就是周期就是20ns，恰好对应了第21个点，和仿真结果一致。

第二个峰值距离FFT输出第一个数据的时间花费了2880ns，换算下来也就是144个时钟周期，和仿真结果一致。