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文档简介

1、基于FPGA的高速定点FFT算法的实现引言快速傅里叶变换(FFT)作为计算和分析工具，在众多学科领域(如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等)有着广泛的应用。在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计性能的关键所在。针对高速实时信号处理的要求，软件实现方法显然满足不了其需要。近年来现场可编程门阵列(FPGA)以其高性能、高灵活性、友好的开发环境、在线可编程等特点，使得基于FPGA的设计可以满足实时数字信号处引 言 快速傅里叶变换(FFT)作为计算和分析工具，在众多学科领域(如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等)有着广泛的应用。在

2、高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计性能的关键所在。 针对高速实时信号处理的要求，软件实现方法显然满足不了其需要。近年来现场可编程门阵列(FPGA)以其高性能、高灵活性、友好的开发环境、在线可编程等特点，使得基于FPGA的设计可以满足实时数字信号处理的要求，在市场竞争中具有很大的优势。 在FFT算法中，数据的宽度通常都是固定的宽度。然而，在FFT的运算过程中，特别是乘法运算中，运算的结果将不可避免地带来误差。因此，为了保证结果的准确性，采用定点分析是非常必要的。1 FFT算法原理 FFT算法的基本思想就是利用权函数的周期性、对称性、特殊性及周期N的可互换性，

3、将较长序列的DFT运算逐次分解为较短序列的DFT运算。针对N=2的整数次幂，FFT算法有基-2算法、基-4算法、实因子算法和分裂基算法等。这里，从处理速度和占用资源的角度考虑，选用基-4按时间抽取FFT算法(DIT)。对于N=4，基-4 DIT具有log4N=次迭代运算，每次迭代包含N4个蝶形单元。蝶形单元的运算表达式为： 其信号流如图1。式中：A，B，C，D和A，B，C，D均为复数据；W=e-j2/N。进行1次蝶形运算共需3次复乘和8次复加运算。N=64点的基-4DIT信号流其输入数据序列是按自然顺序排列的，输出结果需经过整序。64点数据只需进行3次迭代运算，每次迭代运算含有N4=16个蝶形单元。2 FFT算法的硬件实现21 流水线方式FFT算法的实现 为了提高FFT工作频率和节省FPGA资源，采用3级流水线结构实现64点的FFT运算。流水线处理器的结构如图2所示。 每级均由延时单元、转接器(SW)、蝶形运算和旋转因子乘法4个模块组成，延时节拍由方框中的数字表示。各级转接器和延时单元起到对序列进行码位抽取并将数据拉齐的作用。每级延时

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