怎么用MATLAB产生FPGA所需的hamming窗系数

本文介绍在FPGA处理中如何通过加窗来改善信号处理效果,解释了时域乘积与频域卷积的关系,并提供了MATLAB实现过程及自动生成窗系数文件的方法。

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需求

在FPGA处理中如果需要对待处理数据加窗,则需要窗系数存储在ROM中以供使用。手残matlab党当然还没搞到极致,不过够用了。


前言

加窗有啥用呢,我们知道:时域的乘积就是频域的卷积。

而直接截取的一段数据,如果直接求解fft,你发现有效频点旁瓣贼拉高,对信号的后处理是不利的。

那么加个窗就会使得旁瓣被抑制很多,使得表现的没那么椎间盘突出。但不好的一面,会使得主瓣会被展宽。毕竟根据能量守恒定律,旁瓣矮了能量减小,主瓣就得身宽体胖吸收多余能量。

所以选择正确的窗函数也是很重要的。

MATLAB窗函数说明

 

 

流程

代码已经更新,直接看第5点。

比如加个hamming窗,8192点,16bit放大,最终系数18bit位宽。

ceil函数说明:对带小数部分的数进行取整操作。

(1)在MATLAB中键入如下代码:

format long g; %不用科学计数显示

N = 8192; %8192点

w = hamming(N); %窗

x = ceil(w*65536); %窗数据放大

plot(x);

(2)在MATLAB中打开变量

 

 

(3)选中列,复制数据即可。

 

 

(4)修改为最终的xilinx coe文件。

 

怎么修改为最终的xilinx coe文件?

(1)有如下数据,假设有几千个:

 

 

(2)需要转成COE文件格式,则需要在数据起始添加,10表示十进制:

memory_initialization_radix=10;

memory_initialization_vector=

每个数据结尾是逗号,最后一个数据结尾是分号。

exp:

 

 

(3)则需要对文本数据添加逗号,方便修改coe文件。可使用excel对全部数据添加逗号操作。

导入文本数据到A,选中B1,然后在输入框中输入:=A:A&","

 

然后复制B1单元格,在选择单元格中输入需要框选的单元格:

 

然后按粘贴即可。

(4)复制带逗号的数据到coe文件中,修改最后一个数据的结尾为分号即可。


(5)上述流程不符合自动化的定义,更新代码,一劳永逸,直接生成系数文件。

%produce the xilinx hamming window coe file 
clc;                                              %clear
clear all;
close all;

N = 4096;                                         %change the window length
M = 65535;                                        %magnification 
w = hamming(N);                                   %hamming window
x = ceil(w*M);                                    %enlarge M,but not over M+1
fp=fopen('Hamming8192.coe','w');                  %open the file
fprintf(fp,'memory_initialization_radix=10;\n');  %header
fprintf(fp,'memory_initialization_vector=\n');    %header
fprintf(fp, '%g,\n', x(1:N-1));                   % (1:n-1) data with ','
fprintf(fp, '%g;\n', x(N));                       %the last data with ';'
fclose(fp);                                       %close the file

 

以上。

### FPGA中信号加处理的实现方法 在FPGA中对信号进行加处理是一种常见的数字信号处理技术,用于减少频谱泄漏并提高FFT分析精度。以下是关于如何在FPGA中实现信号加的具体说明: #### 1. 函数的选择与计算 函数的设计通常依赖于具体的工程需求。常用的函数有矩形、汉明、海宁和布莱克曼等。对于FPGA中的实现,需要将这些浮点型函数系数转换为定点整数形式以便硬件高效运行。 例如,在某些实验中采用了8位数据宽度来表示汉明系数,此时信号幅值范围设定为 \(2^8\)(即256)。通过MATLAB或其他工具预先生成所需函数系数,并将其保存为COE文件格式供FPGA加载使用[^2]。 #### 2. 数据流管理 为了完成口操作,需确保输入样本能够按顺序进入乘法器并与对应的系数相乘。这可能涉及缓冲区设计以及同步机制建立以匹配时钟周期内的各项操作速度。 具体来说: - 输入信号序列应先存储到RAM或者寄存阵列当中; - 接着逐一对齐每一个采样点同预定义好的固定权重因子执行乘积运算; 此过程中需要注意溢出保护措施以免破坏数值精确度[^1]。 #### 3. 定点数算术逻辑单元(ARLUs)配置 鉴于大多数现代FPGAs内部都集成了专用DSP slices资源可用于加速大规模矩阵/矢量级别上的乘积累加任务(MAC),我们可以充分利用它们来进行高效的MAC运算从而简化电路结构降低功耗成本的同时提升性能表现水平。 下面展示了一个简单的VHDL片段用来演示基本概念: ```vhdl entity windowing is Port ( clk : in STD_LOGIC; reset_n : in STD_LOGIC; data_in : in signed(7 downto 0); coeff : in signed(7 downto 0); result_out : out signed(15 downto 0)); end windowing; architecture Behavioral of windowing is begin process(clk,reset_n) variable temp_product:signed(15 downto 0):=(others=>'0'); begin if(reset_n='0')then -- Reset condition handling... elsif rising_edge(clk) then temp_product :=data_in *coeff;-- Perform multiplication here. end if; result_out<=temp_product; end process; end Behavioral ; ``` 上述代码展示了如何在一个时钟沿上完成一次乘法并将结果输出给下一级模块进一步处理[^4]。 #### 结果验证与调试技巧 当发现实际得到的结果不符合预期时,可以从以下几个方面入手排查问题所在: - **检查系数是否正确导入**:确认所使用的形状及其参数设置无误。 - **评估量化误差影响程度**:适当增加字长减小舍入带来的偏差效应。 - **重新审视整个流程链路连贯性**:从原始采集端一直到最终显示界面每一步都要仔细核验是否存在潜在错误源。 ---
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