FPGA在数字信号处理中的应用研究.docx

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FPGA在数字信号处理中的应用研究

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李月月叶秀丽薛雯宇

数字信号处理的应用优势较强,因此在当前得到了广泛使用,其主要将采集到的信号转换为数字形式,为后续的分析处理提供支持。就当前的情况来看,多种系统对数字信号处理的要求有所提升,使得原有的处理芯片不再适用。现阶段,FPGA芯片迅速发展,逐步取代原有芯片,并被大量应用于数字信号处理领域中。

1FPGA与数字信号处理的概述

1.1FPGA

FPGA(现场可编程逻辑门阵列)依托PAL、GAL等可编程器件的研究形成,其主要是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的。对于FPGA而言,其具有极高的应用优势,在使用中既能够解决定制电路的缺陷,又可以克服原有可编程器件门电路数有限的问题。

FPGA应用了逻辑单元阵列概念,其内部主要包括三部分,即可配置邏辑模块、输入输出模块和内部连线。相比与传统的逻辑电路和门阵列(包括PAL、GA或是CPLD器件等)来说,FPGA属于可编程器件,因此拥有不同的内部结构。

1.2数字信号处理技术

对于数字信号处理技术来说,其主要指在模拟信息(图片、声音、视频等)向数字信息转换中所应用的技术。宽泛的来讲,数字信号处理技术为数字信号处理理论的应用实现技术,主要包含数字信号处理理论、硬件技术、软件技术。在实际的使用中,该技术高度稳定、可程控、可重复性强、抗干扰且修改简单,因此得到了广泛应用。

2基于FPGA的数字信号处理算法的实现

2.1数字信号处理系统的结构

数字信号处理的特点主要有运算过程相对复杂、大数据结构相对固定、数据量相对较大等等,基于此,在实践中,普遍使用了单指令多数据流的计算方法。具体来说,就是对大量的数据使用同一种程序代码展开反复的计算。在数字信号处理系统中,对实时性的要求更高,能够实现数据接收与分析计算的同时展开,促使整个流程的流水化。

根据数据的输入量与算法复杂程度的不同,对数字信号处理芯片的性能要求也存在着较大差异。以数据流控制来说,想要对信号进行高速、实时性处理,可以使用的方案包括流水处理、并行处理、RISC结构以及阵列结构;以硬件选型来说,想要实现信号的高速、实时性处理,可以使用的器件或技术主要有可编程器件、专用芯片、高速器件、超并行列阵、其他EDA技术。总体来看,实时处理、大吞吐量、高速计算是当前数字信号处理系统的主要发展趋势,而引入FPGA就能够达到上述目标。因此,FPGA在数字信号处理领域得到了广泛应用。

2.2基于FPGA的FFT算法实现

在长时间的发展中,已经形成了多种可以应用于数字信号处理领域的技术,且这些技术在不同应用场景下均占据较大市场。然而,从性能的角度进行分析,在数字信号处理中单片机等信号处理单元虽然得到广泛应用,但是其速度依旧有待提升,与AJD等芯片相比存在较大差距[1]。

处理速度是多数应用场景中重点追求的内容,也是系统最重要的性能,而通用数字信号处理芯片难以达到高速。在实际的信号处理中引入FPGA就能够弥补这一缺陷,具体来说,使用FPGA展开算法变成能够获得更高的信号处理速度,这也是当前技术条件下提升速度的最优方案。此时,在硬件阵列的条件下应用并行处理即可。

现阶段,可编程器件生产技术不断提升,依托FPGA芯片能够完成多样的复杂算法。在当前的数字信号处理中,傅里叶变换占据着核心地位。文章主要选取傅里叶变换中的FFT算法进行FPGA应用的分析。依托FPGA实现FFT算法的核心在于设计蝶形处理模块。笔者使用FLEXIOK仿真器件作为硬件平台,保障数字信号处理实践的高速与实时性。在FPGA芯片的支持下乘法运算得以迅速完成,为FFT算法的实现提供了有力支持。

该过程中,可以使用VHDL编程对高度数字信号处理乘法运算单元实施调用,以此完成蝶形运算结构的构建;在该蝶形处理模块的支持下组成FFT运算级,结合反复迭代,就可以实现FFT算法的并行计算。另外,利用MAXPLUSII软件可以完成FFT算法性能的有效分析,依托波形分析与逻辑分析,可以获取该算法各项性能的参数。

2.3FFT处理器的构建

傅里叶变换原理表明,基数有着多种划分方法,且基数与系统资源占用率呈现出正比例的关系,具体有:当基数越大时,所占用的系统资源也就越多,而分析速度也更快。一般情况下,均使用基2展开分解,保证处理速度与系统资源的分配高度平衡。在FFT算法中,运算单元也可以使用不同的分解形式,包括基4、基8、基16等,也可以使用不同分解的组合形式[2]。在本次研究中,由于必须要在计算中应用大量的旋转因子,所以加设了ROM存储器,以此完成缓存操作。此时,控制单元提供算法执行过程中所需要的所有控制信号;计算数据的缓冲由一号存储器承担;中间结果的暂时保存由二号存储器承担。依托控制器的指挥,中间数据、使能信号与地址信号均有序工

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