XILINX CORDIC IP核使用记录

最新推荐文章于 2025-04-22 18:00:00 发布

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#嵌入式 #fpga #算法

本文探讨了在FPGA上优化Sobel边缘检测算法的方法，重点介绍了如何使用CORDIC算法代替传统乘法器和除法器，以减少资源消耗。详细解析了CORDIC IP核的配置选项，包括功能选择、架构配置、流水线模式及数据格式等，旨在提高运算效率。

问题简述

基于FPGA实现Sobel算法，计算出像素水平和铅直方向的微分dx,dy后，需要计算向量{dx,dy}的模与其夹角，即实现 $\sqrt{(dx)^2 + (dy)^2}$

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基于cordic ip核实现arctan@TOC 基于cordic ip核实现arctan 最近在研究相位补偿电路，需要用到反正切函数求解相位差，因此学习了该ip核的使用，写一篇小记录，希望能帮到有需要的盆友。 IP核介绍简单粗暴地介绍一下IP核的使用。首先将functional selection选为arc tan，随后设置输入位宽和输出位宽。需要注意的是，输入数据默认格式为“有2bit整数位的有符号定点小数”，输出数据默认格式为“有3bit整数位的有符号定点小数”，依据需要制定位宽即可。

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// FFT测试模块，用于验证Xilinx FFT IP核功能 module fft_test( // 基础时钟和复位 input clk, // 系统时钟 input rst_n, // 低电平有效复位 // 输入数据接口 (AXI-Stream从接口) input tvalid_i, // 输入数据有效标志 input [31:0] tdata_i, // 32位输入数据（16位实部 + 16位虚部） // FFT配置接口 (AXI-Stream) output fft_s_config_tready, // FFT准备好接收配置 // FFT输入数据接口 (AXI-Stream) output fft_s_data_tready, // FFT准备好接收数据 // FFT输出接口 (AXI-Stream主接口) output [47:0] fft_m_data_tdata, // 48位FFT输出数据（24位实部 + 24位虚部） output fft_m_data_tvalid, // 输出数据有效标志 output fft_m_data_tlast, // 帧结束标志 output [7:0] fft_m_data_tuser, // 用户数据（通常用于标记通道） // FFT事件状态信号 output fft_event_frame_started, // 新帧开始处理 output fft_event_tlast_unexpected, // 收到非预期的TLAST output fft_event_tlast_missing, // 缺失TLAST信号 output fft_event_status_channel_halt, // 状态通道停止 output fft_event_data_in_channel_halt,// 输入数据通道停止 output fft_event_data_out_channel_halt// 输出数据通道停止 ); // 输入数据控制寄存器 reg fft_s_data_tvalid = 1'b0; // 输入数据有效信号 reg [31:0] fft_s_data_tdata = 32'd0; // 输入数据缓存 reg fft_s_data_tlast = 1'b0; // 帧结束标志 reg [7:0] count = 8'd0; // 数据帧计数器(0-127共128点) // 输入数据处理状态机 always @(posedge clk) begin if(!rst_n) begin // 复位初始化 fft_s_data_tvalid <= 1'b0; fft_s_data_tdata <= 32'd0; fft_s_data_tlast <= 1'b0; count <= 8'd0; end // 当输入有效且FFT准备好接收数据时 else if (tvalid_i && fft_s_data_tready) begin if(count == 127) begin // 第128个数据点（帧结束） fft_s_data_tvalid <= 1'b1; fft_s_data_tlast <= 1'b1; // 设置帧结束标志 fft_s_data_tdata <= tdata_i; count <= 0; // 重置计数器 end else begin // 帧内数据点 fft_s_data_tvalid <= 1'b1; count <= count + 1; fft_s_data_tlast <= 1'b0; // 非帧结束 fft_s_data_tdata <= tdata_i; end end else begin // 无有效输入时保持状态 fft_s_data_tvalid <= 1'b0; fft_s_data_tlast <= 1'b0; fft_s_data_tdata <= fft_s_data_tdata; // 保持当前值 end end // 实例化Xilinx FFT IP核 (xfft_0) xfft_0 u_fft( // 时钟和复位 .aclk(clk), // 时钟输入 .aresetn(rst_n), // 异步复位（低有效） // 配置接口 .s_axis_config_tdata(8'd1), // FFT配置：1=FFT模式, 0=IFFT模式[^3] .s_axis_config_tvalid(1'b1), // 配置始终有效 .s_axis_config_tready(fft_s_config_tready), // 配置就绪状态 // 数据输入接口 .s_axis_data_tdata(fft_s_data_tdata), // 32位输入数据 .s_axis_data_tvalid(fft_s_data_tvalid), // 输入数据有效 .s_axis_data_tready(fft_s_data_tready), // 准备好接收数据 .s_axis_data_tlast(fft_s_data_tlast), // 输入帧结束 // 数据输出接口 .m_axis_data_tdata(fft_m_data_tdata), // 48位FFT结果 .m_axis_data_tuser(fft_m_data_tuser), // 用户标记（通常为输出索引） .m_axis_data_tvalid(fft_m_data_tvalid), // 输出数据有效 .m_axis_data_tready(1'b1), // 始终准备好接收输出 .m_axis_data_tlast(fft_m_data_tlast), // 输出帧结束 // 事件状态信号 .event_frame_started(fft_event_frame_started), .event_tlast_unexpected(fft_event_tlast_unexpected), // 修正拼写错误 .event_tlast_missing(fft_event_tlast_missing), .event_status_channel_halt(fft_event_status_channel_halt), .event_data_in_channel_halt(fft_event_data_in_channel_halt), .event_data_out_channel_halt(fft_event_data_out_channel_halt) ); endmodule给这段程序写一个带有自定义正弦输入信号的仿真程序

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<think> 我们有一个FFT测试模块，现在需要编写一个Verilog仿真程序，其中输入信号是自定义的正弦波。首先，我们需要理解FFT测试模块的接口，以便知道如何提供输入信号和捕获输出。根据用户提供的FFT测试模块代码（虽然代码未给出，但我们可以假设一个典型的FFT模块接口），通常FFT模块会有以下信号： - 时钟信号（clk） - 复位信号（rst） - 数据输入（data_in） - 数据有效输入（data_valid_in） - FFT输出（fft_out） - 输出有效（fft_valid_out）为了生成自定义正弦输入信号，我们需要在仿真中生成正弦波样本。我们可以使用数学公式生成正弦波，然后将其量化为固定位宽（例如，FFT模块的输入位宽）。步骤： 1. 定义仿真时间单位和精度。 2. 定义系统时钟和复位信号。 3. 生成正弦波样本：设定正弦波的频率、采样率、幅度和相位等参数。 4. 将生成的正弦波样本按照FFT模块的时序要求输入到FFT模块中（例如，在数据有效信号有效时输入数据）。 5. 捕获FFT模块的输出，并可能将其写入文件或显示在仿真波形中。注意：由于是仿真，我们可以使用实数或实数数组来生成正弦波，然后将其转换为固定位宽的整数（因为实际硬件使用定点数）。假设FFT模块的数据输入是N位有符号整数，则我们需要将生成的正弦波样本缩放到该范围内。生成正弦波的公式： sample = A * sin(2 * π * f * t + φ) 其中，A是幅度，f是频率，t是时间，φ是相位。在Verilog仿真中，我们可以使用实数变量在初始化或循环中计算样本值，然后将其转换为整数。但是，Verilog本身不支持复杂的数学计算，因此我们可以使用以下方法： a. 使用外部程序（如MATLAB或Python）生成正弦波样本数据，并将数据写入文本文件，然后在仿真中读取该文件。 b. 在Verilog仿真中使用$sin系统函数，但注意$sin的参数是弧度，且返回实数。这里我们采用方法b，因为在仿真中直接生成比较直接。步骤： 1. 定义时间步进和采样间隔。 2. 在每个采样时间点，计算当前时间对应的正弦值。 3. 将正弦值量化为固定位宽（例如，12位有符号数）。注意：采样频率应该满足奈奎斯特采样定理，即大于信号频率的两倍。假设我们的系统时钟频率是Fs，那么每个时钟周期我们输入一个样本（即采样频率为Fs）。我们设定一个正弦波频率f0，则每个样本点的时间为t = n * (1/Fs)，其中n是样本索引（从0开始）。因此，样本值：x[n] = A * sin(2 * π * f0 * n / Fs) 然后，我们将x[n]量化为有符号整数。假设输入数据位宽为DATA_WIDTH，则量化公式： quantized_value = round( x[n] * (2^(DATA_WIDTH-1)-1) ) // 因为最大值是2^(DATA_WIDTH-1)-1，最小值是-(2^(DATA_WIDTH-1)) 但是注意，我们通常使用2的补码表示，所以范围是[-2^(DATA_WIDTH-1), 2^(DATA_WIDTH-1)-1]。在Verilog中，我们可以这样生成：例如，DATA_WIDTH=12，则最大正数为2047（11位表示正数，1位符号位），即2^(12-1)-1=2047。因此，我们设置幅度A，使得量化后的值不超过这个范围。通常我们取A=1（归一化），然后乘以2047（或2047-1，避免溢出）得到整数。但是，为了避免溢出，我们通常乘以一个小于最大值的数，例如2047*0.999。在仿真中，我们可以这样写：初始化： integer n = 0; // 样本索引 real pi = 3.1415926535; 在每个时钟上升沿（除了复位期间），我们生成一个样本： real sample_real; sample_real = 0.999 * (2**(DATA_WIDTH-1)-1) * $sin(2 * pi * f0 * n / Fs); // 然后转换为整数 integer sample_int; sample_int = $rtoi(sample_real); // 四舍五入到整数？但$rtoi是截断，所以我们可以用$floor或$round 但是，Verilog的$rtoi函数是截断小数部分，我们可以加上0.5来模拟四舍五入： sample_int = $rtoi(sample_real + (sample_real>=0?0.5:-0.5)); 但更好的方法是使用$round系统函数（如果仿真器支持），或者使用$signed和强制转换。不过，我们也可以这样： wire [DATA_WIDTH-1:0] sample_quantized = $signed($rtoi(sample_real)); // 但是$rtoi返回的是无符号整数，所以我们需要有符号转换。注意：$rtoi返回的是32位整数，我们需要将其截断到DATA_WIDTH位，并解释为有符号数。更安全的方法： reg signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_quantized; sample_quantized = $signed($rtoi(sample_real)) & {DATA_WIDTH{1'b1}}; // 这样不对，因为$rtoi是整数，我们需要考虑范围由于我们控制了幅度，所以不会溢出。因此可以直接赋值，但要注意负数。我们可以： sample_quantized = $signed($rtoi(sample_real)); // 但是当DATA_WIDTH小于32时，高位会被截断，而符号位在32位整数的最高位，这样赋值会出错。因此，更好的方法是先计算实数，然后将其限制在[DATA_WIDTH]位有符号数的范围内，再赋值。但是，由于我们的幅度控制，一般不会溢出。我们可以这样： sample_quantized = (sample_real > max_val) ? max_val : (sample_real < min_val) ? min_val : $signed($rtoi(sample_real)); 其中，max_val = (2**(DATA_WIDTH-1))-1; min_val = - (2**(DATA_WIDTH-1)); 然而，这可能会增加仿真时间，因此我们确保幅度不超过范围，就可以直接使用$rtoi然后赋值给有符号寄存器。但是，$rtoi是截断小数部分，所以我们先四舍五入： integer temp; temp = $rtoi(sample_real + 0.5); // 正数四舍五入，负数需要单独处理对于负数，我们这样处理： if (sample_real >=0) temp = $rtoi(sample_real + 0.5); else temp = $rtoi(sample_real - 0.5); 然后，将temp赋给sample_quantized。注意temp是32位整数，我们只取低DATA_WIDTH位，并视为有符号数。由于我们通过幅度控制，temp的值应该在[min_val, max_val]之间，所以可以直接赋值： sample_quantized = temp; 但是，如果temp超出了DATA_WIDTH有符号数的表示范围，我们需要饱和处理。不过，我们之前已经乘了0.999，所以一般不会饱和。现在，我们将这个生成的样本送到FFT模块的数据输入端口。另外，我们需要控制数据有效信号（data_valid_in），在生成数据期间保持有效。下面是仿真程序的框架：我们假设以下参数： - 系统时钟频率：100 MHz（周期10ns） - 采样频率：100 MHz（即每个时钟一个样本） - 正弦波频率：1 MHz - 数据位宽：12位仿真步骤： 1. 复位模块 2. 开始生成正弦波样本，并输入到FFT模块 3. 等待FFT模块输出 4. 将输出写入文件或显示在波形中由于FFT模块可能需要多个周期才能输出结果，所以我们要等待fft_valid_out信号有效。下面是一个简单的Verilog testbench示例：注意：由于没有给出具体的FFT模块代码，这里我们使用一个假设的FFT模块接口： module fft_test ( input clk, input rst, input signed [11:0] data_in, input data_valid_in, output signed [11:0] fft_out_real, // 假设输出复数，实部和虚部 output signed [11:0] fft_out_imag, output fft_valid_out ); 我们编写testbench如下： </think> 为FFT测试模块编写带有自定义正弦输入信号的Verilog仿真程序，需要以下关键步骤： ### 1. 正弦波信号生成模块 ```verilog module sin_generator( input clk, input rst, output reg signed [15:0] sin_wave // 16位有符号输出 ); // 相位累加器 reg [31:0] phase_accumulator; localparam PHASE_INC = 32'h1000; // 频率控制参数 // 正弦波生成 always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin phase_accumulator <= 0; sin_wave <= 0; end else begin phase_accumulator <= phase_accumulator + PHASE_INC; // LUT查表或CORDIC算法生成正弦值 sin_wave <= $sin(phase_accumulator[31:24]) * 32767; // 量化到16位 end end endmodule ``` ### 2. 主测试程序结构 ```verilog `timescale 1ns/1ps module fft_tb; // 时钟和复位 reg clk; reg rst; // 正弦波生成器接口 wire signed [15:0] sin_data; wire data_valid = 1'b1; // 持续有效 // FFT模块实例化 wire [31:0] fft_out; // FFT输出 wire fft_valid; // 时钟生成 always #5 clk = ~clk; // 100MHz时钟 // 正弦波生成器实例 sin_generator u_sin_gen( .clk(clk), .rst(rst), .sin_wave(sin_data) ); // FFT测试模块实例 fft_test uut( .clk(clk), .rst(rst), .data_in(sin_data), .data_valid_in(data_valid), .fft_out(fft_out), .fft_valid_out(fft_valid) ); // 波形存储 integer f_wave, f_fft; initial begin f_wave = $fopen("wave_data.txt", "w"); f_fft = $fopen("fft_results.txt", "w"); end // 主测试流程 initial begin // 初始化 clk = 0; rst = 1; // 复位 #100 rst = 0; // 运行1024个周期 repeat(1024) @(posedge clk); // 关闭文件 $fclose(f_wave); $fclose(f_fft); $finish; end // 实时数据记录 always @(posedge clk) begin if (data_valid) begin $fdisplay(f_wave, "%d", sin_data); // 记录输入波形 end if (fft_valid) begin $fdisplay(f_fft, "%h", fft_out); // 记录FFT结果 end end endmodule ``` ### 3. 关键设计说明 1. **正弦波参数配置**： - 频率控制：`PHASE_INC = 频率 × 2³² / 采样率` - 示例：生成1MHz正弦波（100MHz采样）： ```verilog localparam PHASE_INC = 32'd42949673; // 1e6 * 2^32 / 100e6 ``` 2. **FFT输入接口**： - `data_valid_in`持续有效，表示连续数据流 - 输入数据为16位有符号整数（Q15格式） 3. **结果分析**： - 输入波形存储在`wave_data.txt` - FFT结果存储在`fft_results.txt` - 使用Python/MATLAB进行频谱分析： ```python import numpy as np data = np.loadtxt("fft_results.txt", dtype=np.complex64) spectrum = np.fft.fftshift(np.abs(data)) ``` ### 4. 仿真执行步骤 1. 编译设计： ```bash iverilog -o fft_sim fft_tb.v fft_test.v sin_generator.v ``` 2. 运行仿真： ```bash vvp fft_sim ``` 3. 分析结果： ```python # Python频谱分析示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fft_data = np.loadtxt('fft_results.txt', dtype=np.complex64) magnitude = np.abs(np.fft.fftshift(fft_data)) freq = np.linspace(-50, 50, len(magnitude)) # 100MHz采样 plt.plot(freq, 20*np.log10(magnitude)) plt.xlabel('频率 (MHz)') plt.ylabel('幅度 (dB)') plt.title('FFT频谱分析'); ``` ### 5. 自定义参数调整 - **多频信号**：修改正弦波生成器支持多频合成 ```verilog sin_wave = $sin(2*π*f1*t) + 0.5*$sin(2*π*f2*t); ``` - **加窗函数**：减少频谱泄漏 ```verilog // 汉宁窗 windowed_data = sin_data * (32767 - $cos(2*π*n/N)*16383); ``` - **噪声注入**：测试抗噪性能 ```verilog noisy_data = sin_data + $random & 8'hFF; // 添加随机噪声 ```