XILINX FFT IP核的基本使用

vivado中FFT IP核的基本使用

最近用vivado仿真时需要用到FFT IPCore，调通程序的过程中也遇到一些麻烦，在此将一些问题进行总结，希望可以帮到有需要的人。

- 配置阶段

在IP Catalog中搜索FFT，然后双击即可进入配置页面。

1. 第一栏为Configuration，其中的通道数量和变换长度等参数根据自己的需求选择即可；
2. 第二栏为Implementation，我的设置为：

Data Format	Fixed Point
Scaling Options	Unscaled
Rounding Modes	Convergent Rounding

其中需要说明的是 Scaling Modes ，我要完成的是256点的IFFT，初期以为需要使用scaled模式，然后查阅官方资料，发现写的并不是很清晰，我看完后并不能明确的知道如果选择了scaled模式后应该如何配置s_axis_config_tdata端口。之后了解到，我选择Unscaled模式即可，系统会根据你选择的FFT点数对输出位数进行扩展。比如我的输入位宽为16位，FFT点数为256点，选用Unscaled模式后，系统自动将输出位宽变为25位。但是由于vivado中要求数据宽度均为8的倍数，因此实际端口有64位宽，你只需心里明白[63:0]中[56:32]代表虚部、[24：0]代表实部即可。关于各端口的各位说明，可以在配置页左侧的 Implementation Details 一栏中了解（该栏中内容非常重要，可以让你了解每个端口的详细信息）。

3. 第三栏为Detailed Implementation,默认即可，一般无需变动。

- 代码部分

配置完成后，在例化该模块时，建议调用系统生成的代码，在IP Sources→xfft_0→Instantiation Template中打开xfft_0.veo即可，此为verilog语言版本。其代码如下：

xfft_0 your_instance_name (
  .aclk(aclk),                                                // input wire aclk
  .s_axis_config_tdata(s_axis_config_tdata),                  // input wire [7 : 0] s_axis_config_tdata
  .s_axis_config_tvalid(s_axis_config_tvalid),                // input wire s_axis_config_tvalid
  .s_axis_config_tready(s_axis_config_tready),                // output wire s_axis_config_tready
  .s_axis_data_tdata(s_axis_data_tdata),                      // input wire [31 : 0] s_axis_data_tdata
  .s_axis_data_tvalid(s_axis_data_tvalid),                    // input wire s_axis_data_tvalid
  .s_axis_data_tready(s_axis_data_tready),                    // output wire s_axis_data_tready
  .s_axis_data_tlast(s_axis_data_tlast),                      // input wire s_axis_data_tlast
  .m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata),                      // output wire [63 : 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(m_axis_data_tready),                    // input wire m_axis_data_tready
  .m_axis_data_tlast(m_axis_data_tlast),                      // output wire m_axis_data_tlast
  .event_frame_started(event_frame_started),                  // output wire event_frame_started
  .event_tlast_unexpected(event_tlast_unexpected),            // output wire event_tlast_unexpected
  .event_tlast_missing(event_tlast_missing),                  // output wire event_tlast_missing
  .event_status_channel_halt(event_status_channel_halt),      // output wire event_status_channel_halt
  .event_data_in_channel_halt(event_data_in_channel_halt),    // output wire event_data_in_channel_halt
  .event_data_out_channel_halt(event_data_out_channel_halt)   // output wire event_data_out_channel_halt
);

对于输出端口，直接命名一相同位宽的变量与之连接即可。对于输入端口，则需要根据其作用予以适当的激励信号，官方文档中的说明有助于对端口的了解。下面对其中几个端口稍作说明

• s_axis_config_tdata，Unscaled模式下，该端口只有最低为有效，0为FFT，1为IFFT，其余为置0即可;
• s_axis_data_tlast，该端口应在每一帧的最后一个数据输入时拉高，我并没有这样做，且不影响结果；
• m_axis_data_tuser，该端口指明每一输出数据在该帧中的序号，是重要的参考信号，配置时需要勾选XK_INDEX。

其余输入端口只要阅读官方文档即可很容易理解，端口配置正确程序就很容易跑通，如下是我的运行结果：

- 结果说明

可以看出，vivado和matlab对同一组数据进行IFFT运算后结果相同。还需要说明一点的是，对于定点数，在做FTT时会扩展整数部分，做IFFT时，会扩展小数部分。对于2的N次方点IFFT，小数部分的扩展位数为N。比如在我的程序中，输入数据位宽为16，其中最高位为符号位，其余15位为小数位。经过256点IFFT之后，小数位扩展为23位，在真实数值设定时需加注意。真实数值设置方法如下：在仿真结果界面中的Objects一栏中，右击你想要设置的端口名，然后Radix→Real Settings，选择Fixed Point，其中Binary point即为小数位宽。
由于我还不是很熟悉CSDN编辑方式，上传图片后画面过大，影响观感，因此对于一些更适合用图片解释的步骤并没有使用图片。欢迎大家一起讨论该IP核中的其他功能。

这个视频给了我很大帮助，建议还不会使用该IP核的人认真观看，感谢小鱼同学制作的视频

https://mp.weixin.qq.com/s/1TeuQuBGIEbSB-X_0KKnbg