玩转Zynq连载50——[ex69] FIR滤波器IP仿真实例

发表于 2020/1/14 9:47:51 阅读（2558）

1 FIR滤波器简介

FIR（Finite Impulse Response）滤波器，即有限脉冲响应滤波器，又称为非递归型滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是稳定的系统。因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。

Vivado集成的FIR IP核可以实现如下公式所示的N级卷积运算。

FIR IP核可以根据配置实现复用的乘累加单元，以实现面积最优化的设计；当然了，在速度性能要求极高的应用中，也可以配置并行的乘累加单元，以达到最大的FIR数据吞吐量。

2 FIR IP核配置

FIRIP配置主页面如图所示。此页面可以配置基本的滤波参数。

通道配置页面如下。

输入输出的数据位宽可在Implementation页面配置。

实现的资源利用情况，如优化选项、存储器选项和DSP Slice选项等，可以在Detailed Implementation页面配置。

额外的控制接口，可以在Interface页面配置。

左侧的Freq.Response页面可以参考所使用的FIR滤波参数最终实现的滤波特性（低通、高通、低阻、高阻或带通、带阻等），这里我们使用的是一组IP默认的参数，低通滤波器。

而左侧的Implementation Details页面，则可以自由利用以及接口等信息。如图所示的ufix16_0表示输入数据为16位的无符号整数，而fix25_0则表示输出结果是25位的有符号整数。

详细配置可参看pg149-fir-compiler.pdf（/project/zstar_ex69/matlab文件夹下）。

3 FIR IP核接口时序

我们例化的FIR IP核，有如下的接口，其功能和端口方向定义如下。

inputaclk; //时钟信号

input [15 : 0] s_axis_data_tdata; //unsigned(16.0)，输入数据

inputs_axis_data_tvalid; //输入数据有效信号，高电平有效

outputs_axis_data_tready; //准备好接收输入数据，高电平有效

output [24 : 0] m_axis_data_tdata; //signed(25.0)，FIR滤波结果输出

outputm_axis_data_tvalid; //FIR滤波结果输出有效，高电平有效

接口时序控制如图所示。图中很多信号本实例不涉及，可以忽略。s_axis_data_tvalid和s_axis_data_tready信号同时拉高时，s_axis_data_tdata被FIR IP核接收，进行处理。当m_axis_data_tvalid拉高时，表示输出FIR滤波结果m_axis_data_tdata有效。

4 FIR IP仿真

使用/project/zstar_ex69/matlab文件夹下的test_data_generate_for_fir.m脚本，可以产生一组1000个点的余弦数据，存放在time_domain_cos.txt文件中，这组数据将作为FPGA的仿真输入激励，经过FIR滤波器进行滤波处理。

clc;clear `all;close all;

format long g

Fs = 1000; % Sampling frequency

T = 1/Fs; % Sampling period

L = 1000; % Length of signal

t = (0:L-1)*T; % Time vector

x1 = cos(2*pi*50*t)*(2^13); % First row wave

%output time domain data

x1_fix = round(x1,0); %convert to fixed signed(3.13)

x1_fix(find(x1_fix<0)) = x1_fix(find(x1_fix<0))+(2^16);

fid0 = fopen('time_domain_cos.txt', 'wt');

fprintf(fid0, '%16x\n', x1_fix);

fid0 = fclose(fid0);

FPGA工程zstar_ex69的顶层是一个测试脚本，zstar_fir_sim.v文件。该测试脚本将time_domain_cos.txt文件的1000个数据读入，然后依次送入FIR滤波器IP核进行处理，输出结果写入 fir_result.txt文本中。

`timescale 1ns/1ps

module zstar_fir_sim(

);

reg clk;

reg [15 : 0] s_axis_data_tdata; //unsigned(16.0)

reg s_axis_data_tvalid;

wire s_axis_data_tready;

wire [31 : 25] null;

wire [24 : 0] m_axis_data_tdata; //signed(25.0)

wire m_axis_data_tvalid;

parameter DATA_NUM = 1000;

////////////////////////////////////////////////////

//FIR IP Core

fir_compiler_0 uut_fir_compiler_0 (

.aclk(clk), // input wire aclk

.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

.s_axis_data_tdata(s_axis_data_tdata), // input wire [15 : 0] s_axis_data_tdata

.m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid), // output wire m_axis_data_tvalid

.m_axis_data_tdata({null,m_axis_data_tdata}) // output wire [31 : 0] m_axis_data_tdata

);

////////////////////////////////////////////////////

integer i;

reg[15:0] data_mem [DATA_NUM-1:0];

initial #500 $readmemh("../../time_domain_cos.txt", data_mem);

initial begin

clk = 0;

s_axis_data_tdata<= 16'd0;

s_axis_data_tvalid<= 1'b0;

#1000;

@(posedgeclk);

i<= 1;

#10000;

@(posedgeclk);

#100_000;

$fclose(w1_file);

#1000;

$stop;

end

always @(*) begin

if((i>0) && (i

else s_axis_data_tdata<= 16'd0;

end

always @(posedgeclk) begin

if(i == 0) i<= 0;

else if(i<= DATA_NUM) begin

if(s_axis_data_tready&&s_axis_data_tvalid) i<= i+1;

else ;

end

else if(i< DATA_NUM+26) i<= i+1;

else ;

end

always @(posedgeclk) begin

if((i>=1) && (i<=DATA_NUM-1)) s_axis_data_tvalid<= 1'b1;

else s_axis_data_tvalid<= 1'b0;

end

always #10 clk = ~clk;

integer w1_file;

initial w1_file = $fopen("./fir_result.txt","w");

always @(posedgeclk) begin

if(m_axis_data_tvalid) begin

$fwrite(w1_file, "%x\n", m_axis_data_tdata);

end

endmodule

如图所示，Vivado中打开zstar_ex69工程，在Project Manager à Simulation Sources à sim_1下，看到top module为高亮的zstar_fir_sim.v模块，点击Flow Navigator à Simulation à Run Simulation可以启动仿真。

运行仿真如图。

仿真的结果将写入生成的fir_result.txt文本（位于zstar_ex69\zstar.sim文件夹的子文件夹中），将该文本放置到matlab文件夹中，运行matlab脚本draw_wave_from_txt.m，可以查看正弦数据FIR滤波前后的波形比对。在时域看来，峰或谷的位置是高频，因此都被FIR滤波处理了。