http://blog.chinaaet.com/justlxy/p/5100053166大佬博客,讲的非常有条理的 1,基础知识 (1)定点数的基础认知: 首先例如一个16位的数表示的定点数的范围是:(MAX:16‘d32767 MIN: -32767#2^15-1#’)最高位符号位,三位整数位,其余的12位是小数位的话,那么 它的精度有小数部分决定:1/4096=0.0244140625 可表示数的范围为:(0.0244140625*4095)=0.999755859375,然后加上整数的最

1 什么是FPGA FPGA也即是Field Programmable Gate Array的缩写,翻译成中文就是现场可编程门阵列.FPGA是在PAL.GAL.CPLD等可编程器件的基础上发展起来的新型高性能产物,是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点.图1.1是Altera Cyclone V芯片. 图1.1 Altera Cyclone芯片 说到这里,不得不提ASIC,即专用集成电路(Application

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

因为在普通的fpga芯片里面,寄存器只可以表示无符号型,不可以表示小数,所以在计算比较精确的数值时,就需要做一些处理,不过在altera在Arria 10 中增加了硬核浮点DSP模块,这样更加适合硬件加速和做一些比较精确的计算. 浮点数和定点数的区别:定点数的小数点是固定的,而浮点数的小数点的位置不确定,举个例子,定点数 1.1*1.1 = 1.2(定点一位小数),浮点数1.1*1.1 =1.21,浮点数的小数点发生了移动,而定点数舍弃了一位,小数点的位置没有变. 在verilog里面,如果用用

FPGA内部计算小数  [转载] 谓定点小数,就是小数点的位置是固定的.我们是要用整数来表示定点小数,由于小数点的位置是固定的,所以就没有必要储存它(如果储存了小数点的位置,那就是浮点数了).既然没有储存小数点的位置,那么计算机当然就不知道小数点的位置,所以这个小数点的位置是我们写程序的人自己需要牢记的. 先以10进制为例.如果我们能够计算12+34=46的话,当然也就能够计算1.2+3.4 或者 0.12+0.34了.所以定点小数的加减法和整数的相同,并且和小数点的位置无关.乘法就不同了. 1

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

浮点数与定点数表示法是我们在计算机中常用的表示方法 所以必须要弄懂原理,特别是在FPGA里面,由于FPGA不能像在MCU一样直接用乘除法. 定点数 首先说一下简单的定点数,定点数是克服整数表示法不能表示实数的缺陷,那么我们就可以通过将实数乘上一个分数来实现,当然要是分数就是2^-i倍数,那么我们的定点数表示法就是精确的表示,但是很不幸我们自然界中的树并不是那么凑巧.所以定点数只能是近视表示实数,包括浮点法也是这样的.具体的实现就是将表示成2进制后,然后在左移k位,那么对于N为的定点数表示法中,就

有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的,仅仅能採用定点数进行数值运算.对于FPGA而言,參与数学运算的书就是16位的整型数,但假设数学运算中出现小数怎么办呢?要知道,FPGA对小数是无能为力的,一种解决的方法就是採用定标.数的定标就是将要运算的浮点数扩大非常多倍,然后取整,再用这个数进行运算,运算得到的结果再缩小对应的倍数就能够了.在设计中,一定不要忘记小数点.在FPGA 中是体现不出来小数点的,小数点的位置仅仅有程序猿知道.Q表示小数点的位置,Q15就表示小数点在第15位. 浮点数(x)转

2-10 进制码,也称为 BCD 码,它的编码方式则是通过一个 4 位二进制来表示一个 10 进制数,部分十进制对应的 BCD 码如下 十进制数 | BCD 码 13 --> 0001_0011 14 --> 0001_0100 19 --> 0001_1001 20 --> 0010_0000 99 --> 1001_1001 对于任意的三位十进制整数存在以下公式: (ABC) 10  = A*102 + B*101 + C*100 显然,对于任意一个三位数分离它的百位.十

FPGA设计算法依次需要完成MATLAB浮点仿真 MATLAB定点仿真 verilogHDL定点运算以及数据对比的流程.其中浮点到定点的转换尤为重要,需要在数据表示范围和精度之间做出权衡.另外掌握定点运算规则是硬件实现算法的前提.这篇博文介绍了在用FPGA设计实现算法中的一些基础知识,比较全面. 介绍 FPGA是纯粹的硬件设计,当进行算法设计时,Verilog综合后的就是硬件逻辑电路.因此,进行算法设计时,算法设计中需要表示的数字用到的小数.符号.无穷大.整数.浮点数等等对应硬件来说都是一串0和

最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路

一.CORDIC算法 CORDIC(Coordinate Rotation DIgital Computer)是一种通过迭代对多种数学函数求值的方法,它可以对三角函数.双曲函数和平面旋转问题进行求解. 在CORDIC之前,要对特殊函数求值,最自然的方法便是级数展开,例如利用泰勒展开来逼近目标函数,只要阶数取得足够大,就可以无限逼近目标函数.级数展开在数学上是完美的,但运用到计算机时,我们很快就会发现问题:级数展开本质是用多项式函数来近似目标函数,这其中包括大量复杂浮点运算,对于没有硬件浮点运算单

FPGA设计中的约束文件有3类:用户设计文件(.UCF文件).网表约束文件(.NCF文件)以及物理约束文件(.PCF文件),可以完成时序约束.管 脚约束以及区域约束.3类约束文件的关系为:用户在设计输入阶段编写UCF文件,然后UCF文件和设计综合后生成NCF文件,最后再经过实现后生成PCF 文件.UCF文件是ASC 2码文件,描述了逻辑设计的约束,可以用文本编辑器和Xilinx约束文件编辑器进行编辑.NCF约束文件的语法和UCF文件相同,二者的区别在于: UCF文件由用户输入,NCF文件由综合工

人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步.在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能.在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务.大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功.深度学习技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果.这个过程被称为训练,并会产生大型模式.这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如 GPU)进行训练和分类.随着数据量的进一步增加,机器学习将转移到云.

在通常的设计中,不建议使用浮点数计算,因为浮点数计算会消耗FPGA大量的逻辑单元.但很多情况下,又需要使用浮点数进行计算提高精度. 所以需要有合适的方法计算浮点运算. 正常情况下FPGA只能以整形数据进行计算,必须将浮点数转换为二进制整形数据进行输入.那么小数点就在你的心中. 比如,当输入123乘以241给FPGA的时候,FPGA计算的就是123*241的整形乘法,得到的结果也是整形输出,但是你也可以说我做的是1.23*2.41,数据里面小数点究竟在哪里自己的程序知道就行了.比如可以统一约定,所

上两篇博文Cordic算法--圆周系统之旋转模式.Cordic算法--圆周系统之向量模式做了理论分析和实现,但是所用到的变量依然是浮点型,而cordic真正的用处是基于FPGA等只能处理定点的平台.只需将满足精度的浮点数,放大2^n倍,取整,再进行处理. 1. 旋转模式 假设要通过FPGA计算极坐标(55.6767°,1)的直角坐标.首先,角度值为浮点数,需要进行放大处理,放大10000倍.则预设的旋转角度同样要放大10000倍. 实现伪旋转(忽略模长补偿因子)的代码如下所示,注意,因为是整型运

三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到的办法就是利用级数展开,比如泰勒级数来逼近三角函数,只要项数取得足够多就能以任意的精度来逼近函数值.除了泰勒级数逼近之外,还有其

旋转模式用来解决三角函数,实现极坐标到直角坐标的转换,基础理论请参考Cordic算法--圆周系统之旋转模式.那么,向量模式则用来解决反三角函数的问题,体现的应用主要是直角坐标向极坐标转换,即已知一点的直角坐标(x,y),求其极坐标(α,γ),实际上是求arctan(y/x). 旋转模式下,每次迭代使z趋近于α(α-z趋近于0),而向量模式下,则使y趋近于0,这一点很好理解,即从坐标位置,旋转到x正半轴,一共旋转了多少角度,则该角度即为α,从而知道了极角. 如图所示,在单位圆上,向量OP与X轴的正

浮点数在内存中的存放格式例如以下: 地址 +0 +1 +2 +3 内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM 这里 S 代表符号位,1是负,0是正 E 偏移127的幂.二进制阶码=(EEEEEEEE)-127. M 24位的尾数保存在23位中,仅仅存储23位.最高位固定为1.此方法用最较少的位数实现了 较高的有效位数.提高了精度. 零是一个特定值,幂是0 尾数也是0. 浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中,这个值例如以下:

大纲: 1浮点数的格式指定 2浮点数的运算(加法) 3浮点数加减法器的实现(难于乘除法器的实现)  1. 在FPGA的设计中,浮点数的概念不同于C语言中的定义,这里的浮点数指的是小数点位置会发生变化的数据,而不是单纯的小数.他有自己的固定的表示格式规定: 主要分为单精度浮点数和双精度浮点数 在两个默认空壳格式规定下:转换规则如下 转换实例:  2.浮点数加法的转换步骤: 具体实例手动计算的过程: