用插值查找表實現(xiàn)FPGA的DSP功能

作者：時間：2011-03-08 來源：網(wǎng)絡(luò)

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　　內(nèi)插步驟見圖3。“Reinterpret”模塊在不改變二進制表示法的情況下，可改變dx=x-x0信號。其重置了二進制小數(shù)點(從 UFix_6_0到UFix_6_6格式)，并輸出nx-nb位二進制數(shù)的一個分?jǐn)?shù)，從而計算出 (x-x0)/2-nb 的值。

　　圖3 System Generator for DSP的線性內(nèi)插圖

　　從硬件角度來看，這些模塊什么都不占用?？偟膩碚f(且根據(jù)我們通過ILUT方法應(yīng)用的函數(shù)類型)，如果y1=0且y0=0，我們可以強制y1- y0=1，這樣我們就可以得到1/2-nb而不是0。我們采用Mux、Rational、Constant和Constant1模塊來執(zhí)行這項工作。剩下的Mult、Add和Sub模塊則執(zhí)行線性內(nèi)插公式。在本例中，我強制Mult模塊的輸出信號為17位分辨率，而非理論上要求的23位，因為總體數(shù)值精度對本試驗來說已經(jīng)足夠。此外，由于y-sqrt(x) 函數(shù)呈單調(diào)遞增，因此所有結(jié)果都無符號。換句話說，不同的函數(shù)需要對數(shù)據(jù)類型進行不同的精心調(diào)整，但不會與圖3所示的原理相去甚遠(yuǎn)。

　　假定我們以Spartan-3E 1200(fg320-4)為目標(biāo)器件，現(xiàn)使用ISE設(shè)計套件和System Generator for DSP 10.1 SP3版工具對其進行布局和布線，結(jié)果其所占用的FPGA資源的總體情況如下：

　　該設(shè)計完全流水線作業(yè)，可以在任何一個時鐘周期提供新的輸出。時延為10個時鐘周期，最大數(shù)據(jù)速率達194.70MSPS(每秒百萬采樣數(shù))。從數(shù)值精度來說，對1000或2000字ILUT而言，參考浮點結(jié)果與System Generator for DSP定點輸出的量化誤差之間的比值，即信噪比分別為 71.94dB或77.95dB。

　　除ILUT外，我們還可應(yīng)用賽靈思System Generator for DSP提供的Reference Math Blockset(參考數(shù)學(xué)模塊組)中的CORDIC SQRT模塊。在本例中，總時延為37個時鐘周期，最大數(shù)據(jù)速率達115.18 MSPS，區(qū)域資源占用為940片觸發(fā)器，總共有885個四輸入LUT，560個占用的芯片以及兩個MULT 18x18嵌入式乘法器。信噪比為40.64dB。這些結(jié)果顯示CORDIC是實施定點數(shù)學(xué)運算的理想方法，但ILUT在許多方面更加出色。

線性化非線性傳感器

　　目前許多企業(yè)在工業(yè)控制系統(tǒng)中使用“智能傳感器”，以滿足低占用面積、低功耗、高性能、最低成本以及最短開發(fā)時間等要求。通用智能傳感器可視為一個由傳感器及其信號控制線路、模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC) 、帶或不帶嵌入式處理器的相關(guān)DSP子系統(tǒng)組成的功能組件，所有這些功能塊都集成在的同一器件上，如圖4所示。

　　圖4. 智能傳感器的方框圖

　　智能傳感器的目的是將物理量(如電機中的電流)轉(zhuǎn)化為數(shù)字電路能夠處理的數(shù)字信號。構(gòu)建這類傳感器所采用的技術(shù)及組件的某些特性通常會導(dǎo)致諸如失調(diào)、增益和非線性等誤差，進而導(dǎo)致總體傳遞函數(shù)呈非線性。

　　一般來說，客戶會校正他們產(chǎn)品中運行的DSP子系統(tǒng)所出現(xiàn)的上述誤差。如果 y=f(x) 是來自傳感器和ADC級聯(lián)的數(shù)字輸出信號，那么DSP必須執(zhí)行其反函數(shù)g(y)=f-1(y) 來補償非線性函數(shù)，這樣總體輸出z即為：

　　這是直線方程，其斜率為m，縱截距為b。

　　最簡單的線性化方法是LUT法，采用存儲在ROM中的傳感器校準(zhǔn)點。不過，對16位的ADC來說，ROM顯得過大了，且需要64個BRAM單元。而內(nèi)插LUT則不然，是一個良好的解決方案。

　　舉例來說，我們假定非線性傳遞函數(shù)是一條拋物線。下一 MATLAB分段碼說明了如何生成最終直線的m和b參數(shù)，以及如何計算 g(y)(即 f(x) 的反函數(shù))。圖5用三種顏色顯示了三條不同曲線。請注意在計算 f(x) 的反函數(shù) g(y) 過程中會丟失一些值。這是因為有幾個y值相同的點對應(yīng)著不同的x點。因此，需要對 g(y) 進行平滑化，填補所有缺失的點。(為精確起見，我沒有把這部分運算包括在MATLAB分段碼中)