XILINXFFTIP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：
paul ryanData Format Fixed Point
Scaling Options Unscaled
Rounding Modes Convergent Rounding
其中需要说明的是 Scaling Options ，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
tiger mother
.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
虞美人赏析
.m_axis_data_tur(m_axis_data_tur), // output wire [7 : 0] m_axis_data_tur
联系方式的英文>adverti.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
流浪者英文.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
电子信息工程考研
.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，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;
莎拉大波娃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_tur，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：高一英语学习方法
committing
- 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
