3780点FFT处理器的研究

3780点FFT模块是地面数字多媒体／电视广播传播系统（DMB—T）中的重要模块之一，由于该模块不能直接利用现已成熟的基-2和基-4的算法，故给出了三种实现3780点FFT的算法和处理器结构，分别是内插成4096点的FFT算法、混合基FFT算法和综合分解算法，并对各种方法的优缺点进行了讨论。     

基于FPGA的FFT处理器的设计与实现

对FFT处理器的实现算法-频域抽取基4算法做了介绍。介绍一种以FPGA作为设计载体,设计和实现一套集成于FPGA内部的FFT处理器的方法和设计过程。FFT处理器的硬件试验结果表明该处理器的运算结果正确,并且具有较高运算速度。该方法具有设计简单灵活,体积小等优点,可用于雷达处理、高速图像处理和数字通信等应用场合。     

基于FPGA的级联结构FFT处理器的优化设计

为了减少级联结构FFT处理器对缓冲存储器需求量,提出一种基于FPGA用基-16和基-2、基-4、基-8组合的混合基算法实现FFT处理器的设计方案。在1 024点FFT处理器的实现过程中,用优化的基-4蝶形运算核搭建了级联结构的基-16蝶形运算核,并将对同一个地址进行读和写的双端口RAM和乒乓结构的单端口RAM结合使用,从而在不增加逻辑单元使用和保证运算速度的情况下,大大减少了存储单元的使用量。     

基于CORDIC算法的流水线型FFT处理器设计

首先分析了基二FFT算法的原理以及在FPGA上实现FFT处理器的硬件结构。其次详细研究了在FPGA上实现FFT的具体过程,利用CORDIC算法实现了旋转因子乘法器,解决了整体设计过程中主要面对的几个关键问题,最终利用Verilog编程实现了基二流水线型FFT处理器,利用MATLAB与MODELSIM结合仿真结果表明该设计满足FFT处理器的基本要求,在10 MHz的采样率下完成32点FFT只需要14.45μs,设计方法也简单易行,具有一定的推广价值。     

快速图像匹配相关系数算法及实现

最大归一互相关图像匹配算法是图像匹配中的常用算法,其关键是解算活动图与基准图间的相关系数。针对相关系数计算量大的特点,分析了FFT的基与FFT处理速度之间的关系以及基16FFT算法特点,提出用基16FFT算法计算相关系数,相关系数的处理时间大幅减小;同时针对高基蝶形单元设计复杂、使用不灵活等特点,提出采用级连思想实现主基16蝶形单元,使处理器的设计复杂度降低。实验证明,将主基16FFT处理器用于相关系数的计算中,使最大归一互相关图像匹配处理速度达到国际领先水平。     

OFDM调制中高速FFT处理器的设计与实现

通过对通用算法对比和分析，介绍了一种利用混合基、多块存储器的原位算法构成、能够实现持续处理的多模式FFT处理器的设计和实现。该FFT处理器采用类似块浮点的数据收缩方法，结构简单、速度高、性能好、功耗低，不仅满足高速计算的要求，而且减小了硬件实现的复杂度、易于FPGA实现，因此可以适用于多载波OFDM调制系统中。     

高速3780点FFT处理器的设计与实现

介绍了地面数字电视多媒体广播传输系统(DTMB)中3 780点FFT处理器的设计与实现。通过综合利用混合基算法、素因子算法和WFTA算法,来完成3 780点FFT的算法设计。采用流水线结构进行硬件实现,为进一步提高系统吞吐率,其内部3,4,5,7,9点WFTA运算单元均采用并行数据处理方式。     

WFTA算法的FPGA设计与实现

Winograd傅里叶变换算法（WFTA）利用旋转因子W的特性对其进行分解,能够把FFT运算中乘法次数降到最低,是一种高效且资源占用相对较少的FFT实现方法。以256点分解为两维16×16点的小数组WFTA进行运算为例介绍了大数组WFTA算法的FPGA设计与实现方案。仿真测试表明,所设计的256点FFT处理器,乘法器资源消耗仅为基-2FFT的1/2、基-4FFT的2/3,且在100 MHz主时钟频率下完成运算仅需5.8μs,满足FFT处理器的高速实时性要求。     

基于FPGA的移位寄存器流水线结构FFT处理器设计与实现

设计实现了基于FPGA的256点定点FFT处理器。处理器以基-2算法为基础,通过采用高效的两路输入移位寄存器流水线结构,有效提高了碟形运算单元的运算效率,减少了寄存器资源的使用,提高了最大工作频率,增大了数据吞吐量,并且使得处理器具有良好的可扩展性。详细描述了具体设计的算法结构和各个模块的实现。设计采用Verilog HDL作为硬件描述语言,采用QuartusⅡ设计仿真工具进行设计、综合和仿真,仿真结果表明,处理器工作频率为72 MHz,是一种高效的FFT处理器IP核。     

基于反馈控制结构的FFT信号处理器设计与FPGA实现

研究了基于FPGA的基-2 FFT算法的设计与实现。为减小硬件资源开销,论文采用蝶形运算单元和控制器单元构成的反馈结构对基-2 FFT处理器的硬件j结构进行了总体设计,采用时序控制方法完成蝶形运算电路设计,采用同步有限状态机(FSM,finite state machine)方法实现了旋转因子系数的产生与控制。并基于Quartus II软件平台,完成了整个FFT处理器电路的FPGA实现,最后通过仿真验证了设计方案的正确性。     

一种基于FPGA的高性能FFT处理器设计

FFT算法是高速实时信号处理的关键算法之一，在数字EW接收机中有着广泛的应用前景。本文基于Xilinx公司的Vertex-Ⅱ Pro系列FPGA，设计一种级联结构的1024点FFT处理器，采用基-4并行蝶算单元，能并行处理四路输入数据，极大地提高了FFT的处理速度。在系统时钟为100MHz时，完成1024点复数FFT运算仅需要2．56μs。     

LTE系统中混合基FFT的算法分析与C实现

在LTE系统中存在基2和非基2的FFT的情况,但是目前FFT的算法实现和优化的研究主要是基于基2和基4,很少有针对基3和基5算法以及把其结合在一起实现混合基FFT的研究。因此,本文主要对LTE系统基3和基5混合基的WFTA算法和PFA算法进行研究分析,最后对15点混合基FFT进行C实现仿真。     

电力谐波检测中基于FPGA的FFT设计与实现

电力谐波污染治理关键在于谐波检测,而在各种检测谐波的理论方法中,快速傅里叶变换(FFT)算法由于其成熟并易于实现而受到了广泛的应用。在FFT的各种基算法中,基-4算法占用资源适中,并通过优化其复数乘法器设计,使得在利用FPGA实现其FFT结构时,进一步降低了其处理器资源的占用率,从而实现其高速运行。     

基于FPGA的FFT处理器的设计与仿真

针对电网存在较大谐波误差和不对称误差的情况,运用频域FFT算法,设计实现了电力实时参数监测用FFT处理器.处理器采用按频率抽取的基-2算法,分级流水线以及定点运算结构,由6个功能模块组成.整个设计基于Verilog HDL语言进行模块化设计,采用FPGA作为逻辑控制器,并运用QuartusⅡ工具进行了综合仿真.仿真结果表明处理器达到了高精度电力参数监测的要求,对电网谐波分析与经济运行具有实用价值.     

高基FFT处理器高效地址产生算法

FFT算法是数字信号处理最常用算法,使用FFT处理器是进行FFT运算的重要手段之一。本文针对主基16局部流水的FFT处理器,提出了一种运用于高基FFT处理器的新型地址产生结构,能够进行16~4096点可变长的FFT运算,具有快速灵活的特点,且结构简单,适合FFT处理器中对数据通路控制的实现。     

流水线结构FFT/IFFT处理器的设计与实现

针对实时高速信号处理的要求，设计并实现了一种高效的FFT处理器。在分析了FFT算法的复杂度和硬件实现结构的基础上，处理器采用了按频率抽取的基—4算法，分级流水线以及定点运算结构。可以根据要求设置成4P点的FFT或IFFT。处理器可以对多个输入序列进行连续的FFT运算，消除了数据的输入输出对延时的影响。平均每完成一次N点FFT运算仅需要Ⅳ个时钟周期。整个设计基于Verilog HDL语言进行模块化设计。并在Altera公司的Cyclone Ⅱ器件上实现。     

基于FPGA的64点FFT处理器设计

采取基-4按频率抽取FFT算法,设计一种可在FPGA上实现的64点、32位长、定点复数FFT处理器.基-4堞形运算单元中采用六级流水线设计,并行处理4路输入/输出数据,能极大地提高FFT的处理速度.该设计采用VHDL描述的多个功能模块,经ModelSim对系统进行逻辑综合与时序仿真.实验证明,利用FPGA实现64点FFT,运算速度快,完全可以处理高速实时信号.     

FFT的快速算法在TMS320C30上的运用

TMC320C30是近几年大量使用的数字信号处理器件。本文介绍了FFT的快速算法在TMS320C30的应用,以及利用该汇编语言调试基4和基2算法的体会。     

基于CORDIC的FFT处理器设计

波束形成是阵列信号处理过程的一个重要步骤,它在雷达、地质勘探、医学成像领域起着关键的作用并得到了广泛的应用。在声呐系统中,FFT处理器是波束形成器的关键部件,论文中引用了CORDIC算法,并对比了基2、基4等时域FFT算法的区别,根据基本原理和流程最终选定了基4算法,将其有效地和CORDIC算法结合起来。设计了一款基于CORDIC算法的FFT处理器。采用流水线方式,形成了5级蝶形算法,满足了FFT运算要求。     

数字图像FFT算法及编程的探讨

随着计算机软件、硬件技术的迅速发展，离散傅里叶变换已经成为图像处理的一种重要手段。对于宽和高像素数为2的幂数的图像可以直接采用成熟的以2为基的FFT算法，而对于任意宽高的图像，它的FFT算法比较复杂。通过先采用插值算法对图像进行缩放，再进行基2的FFT变换，然后还原图像，实验表明，运算速度和结果都收到很好的效果。