vivado的fft核_vivado的fft核配置

vivado之FFT ip核的入门学习（已补充调用模块）
　　一、什么是FFT

　　1.1      简介与我的理解

　　FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

　　下面说说具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

　　假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。    由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。atan2(a,b)返回以弧度表示的 y/x 的反正切.相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。

　　1.2        实际例子介绍（网络照搬）

　　以一个实际信号为例，求取其FFT。

　　信号为：S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)

　　式中cos参数为弧度，所以-30度和90度要分别换算成弧度。

　　我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，Fn=(n-1)*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。

　　我们的信号有3个频率：0Hz（直流2v）、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0

　　1点： 512+0i

　　2点： -2.6195E-14 – 1.4162E-13i

　　3点： -2.8586E-14 – 1.1898E-13i

　　50点：-6.2076E-13 – 2.1713E-12i

　　51点：332.55 – 192i

　　52点：-1.6707E-12 – 1.5241E-12i

　　75点：-2.2199E-13 -1.0076E-12i

　　76点：3.4315E-12 + 192i

　　77点：-3.0263E-14 +7.5609E-13i

　　很明显，1点、51点、76点的值都比较大，它附近的点值都很小，可以认为是0，即在那些频率点上的信号幅度为0。接着，我们来计算各点的幅度值。分别计算这三个点的模值，结果如下：

　　1点  ：  512

　　51点：384

　　76点：192

　　按照公式，可以计算出直流分量为：512/N=512/256=2(第一个点是除以N其他的除2)；50Hz信号的幅度为：384/(N/2)=384/(256/2)=3；75Hz信号的幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可见，从频谱分析出来的幅度是正确的。

　　然后再来计算相位信息。直流信号没有相位可言，不用管它。先计算50Hz信号的相位，atan2(-192, 332.55)=-0.5236,结果是弧度，换算为角度就是180*-0.5236)/pi=-30.0001。再计算75Hz信号的相位，atan2(192, 3.4315E-12)=1.5708弧度，换算成角度就是180*1.5708/pi=90.0002。可见，相位也是对的。根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。

　　附上MATLAB仿真代码

　　1.3总结

　　假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。要精确到xHz，则需要采样长度为1/x秒的信号，并做FFT。要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。

　　二、VIVADO之FFT   ip核使用

　　fft的ip核使用对新手来说显得十分复杂。这里直接从ip核设置每个地方开始介绍。

　　2.1 调出ip核设置

　　接下来是具体参数介绍

　　（1）number  of  channels :变换通道，可以选择多通道，实现多帧数据同时进行FFT运算

　　（2）transform  lenfgth   : FFT变换长度，如果选择了最下面的‘run time configurable transdorm legth’,则该参数是FFT变化的最大长度，一般不选。

　　（3）采样时钟核数据时钟：这个设置越大速度越快，且可以fft测得clk/2大小的频率，如100mhz时钟可以算出50M以内得频率。

　　（4）architecure  choice：FFT架构选择，消耗资源依次递减。第一个是自动选择。选完架构可以从左边框中的latency（隐藏起来了）看一次FFT需要的时间，即求完这N个点（FFT变换长度）的时间。资源消耗越高耗时越短，根据工程需求选择。一般选中间的。

　　（5）data format：1. 定点全精度  2. 定点缩减位宽    一般就默认Fixed Point

　　(6)   scaling optios :缩放选项 ：

　　1、 block floating point :不管输入的格式如何，FFT变化内部都采用浮点，会根据每一级的的数据情况自动缩放。 这个模式的输入输出位宽一致，便于调用。没有特殊需求就用这个。

　　2、scaled :在m_axis_data_tuser中会有5BIT表示每一级的缩放情况,在s_axis_config_data中会有相应的字段配置配置缩放因子.每一级别包含2个stage ，2个bit 表示一级缩放，一般0-3可选，如果log(NFFT)不是2的倍数，则最高一级的缩放只能在0-1之间选取。

　　3、unscaled :不用担心变化过程中会出现溢出，但是输出位宽会非常大，一般情况为了后续的信号处理，不建议用。

　　(7)  Aresten : 复位信号要勾选，至少保持两个时钟的低电平。FFT IP核的复位引脚(ARESETn)最好使用，怎么使用？–把时钟IP核输出的locked引脚赋给FFT的复位引脚，并且在locked引脚为低时给FFT IP核一系列输入引脚均赋予初值。时钟IP核locked引脚代表意义：时钟IP核输出的时钟是否稳定有效，低时不稳定，高时表明时钟IP核输出时钟稳定

　　(8)  output odering options:默认是倒序但是我们一般选自然输出。

　　（9）optional output fileds :选项输出字段：

　　1、xk_index:FFT 变幻的结果索引，在m_axis_data_user中有相应的字段。

　　2、OVFLO是变换中溢出的指示信号，对应event_fft_overflow.

　　其他的一般不用设置。

　　    我们可以看到假设我们输入的数据位宽是10，则FFT之后，还有虚数部分，[9:0]是实数，[25:16]是虚数。一共有2048个点，一次FFT。

　　2.2  IP核参数的意义

　　这里面引脚很多，最重要的当然就是输入输出了。

　　.aclk(aclk),   输入时钟

　　.aresetn(aresetn),   复位 ，接PLL的locked

　　Input[N:0]:  s_axis_config_tdata：控制输入模式，最低位控制。1fft   0ifft。如果我们只需要FFT就直接设置N'b1就ok，这里在配置scale模式的时候需要使用，之后再专门介绍。

　　Input:          s_axis_config_tvalid: 设置为1就行

　　Output:       s_axis_config_tready:不接不管他，总之如果你的IP核没启动这个就为0.

　　Output:       s_axis_data_tready：aresetn拉高两个时钟周期后，该口输出1；此时ip核初始化完成，可进行数据输入。

　　Input:          s_axis_data_tvalid：数据有效  当s_axis_data_tready高电平后，将s_axis_data_tvalid拉高L个周期，输入L个数据进行fft；L是FFT的点数。

　　Input[M:0]:  s_axis_data_tdata：看配置界面会提示如下图低16就是实部高16虚部，我们ADC的数据是实信号放实部就好，新手注意这里必须是有符号数。

　　Input:          s_axis_data_tlast：输入L个数据后拉高，停止数据输入。TLAST是起到一个输入数据末端指示作用，比如你作8点FFT运算，你要给8个数据给IP核吧，在最后一个数据期间你把TLAST拉高就行了，意思是告诉IP核，这一组的8个数据都给你带过来了，这是最后一个。IP核一验算，整整齐齐8个，就不会找你麻烦了。

　　做fft需要耗费的时钟周期计算如下s_axis_data_tlast- s_axis_data_tvalid

　　Output[M1:0]:m_axis_data_tdata：高位为虚部，低位为实部。  在FPGA里不好开方所以我们一般求他的功率谱即实部和虚部平方相加。

　　Output:          m_axis_data_tvalid：当fft结果输出时拉高，输出2最后一个数据时拉低，这个是对齐最后一个数据的。

　　Output[M2:0]:m_axis_data_tuser：这里的OVFLO是溢出指示位，这里的XK_INDEX就是索引了，是对齐谱线的。XK_INDEX*fs/N=频率（fs就是你的采样率，N就是FFT点数）

　　Input:             m_axis_data_tready：需保持高电平，保证FFT单元处在计算模式，并且能够输出结算结果；接   1 .m_axis_data_tready（1）

　　Output:          m_axis_data_tlast：当fft结果输出到最后一个结果时拉高，紧接着下一个时钟就拉低。

　　主要就是时钟、复位、配置、数据、和事件报告。s是从机，m是主机，也好理解，对于FPGA来说是要接受主句的输出来作为输入数据，去FFT。

　　转自 数字信号处理（三）：Xilinx FFT IP核详解（二） – 知乎 (zhihu.com)

　　20230109补充代码和解释

　　本代码是把FFTIP例化在模块内方便调用。

　　要注意的是，我输入datach1是无符号补码，都是正数。在送给fft ip时，实际上要补上一个符号位0，s_axis_data_tdata <= {22'd0,input_data_ch1};这里面就是我补了0，实际使用根据你的输入来自己设置。总之，ip输入带符号。而输出肯定也是带符号的。用ILA看的时候设置为有符号数看。

　　我下面还例化了别的IP，自行去除。本模块只需要设置好你的输入，即可跑出fft 后的实部和虚部。

　　注意事项补充：

　　1.始终均可拉高的引脚：S_AXIS_CONFIG_TVALID，S_AXIS_DATA_TREADY。

　　2.我们要注意采样频率和FFT采样点数，这两个关系到分辨率，而且采样频率还得满足奈奎斯特定理。FFT采样点数越大越好，即分辨率会高。但是太大了运算时间就会长，分辨率分辨的就是频率，第m个点对应频率m*FS/N。

　　3.当FFT计算结果输出完成后，信号fft_m_data_tlast变为高电平，代表数据输出结束，并在延时一小段时间后，fft_s_data_tready重新变为低电平，代表IP核重新进入到空闲状态。可以进行对IP核下一组数据的输入。

　　4.输入输出如果不到8bit会补上，例如12bit的实数输入，输出会有32位，[11:0]是实数部分[25:16]是虚数，实数虚数前各补4个0，输出也是一样的

　　2024.03.22补充：

　　这个地方有坑。一般我们只希望我们拉高多少个电平时读多少数据来FFT，在有一次设计中，我把FIFO空信号设置为读使能来将数据读到FFTip中，但是发现不对！！！我以为是FFT ip只支持连续送数据进去，结果是我不小心设置成实时的了，而空信号是断断续续的………………我超服了。

　　过几天把缩放的介绍一下再把多通道的介绍一下。