基于FPGA的分数阶傅立叶变换处理器研究

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时间:2019-05-16

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1、摘要分数阶傅立叶变换作为传统傅立叶变换的广义形式,可以应用于信号检测、滤波、通信等多种信号处理的场合。人们已陆续提出了多种分数阶傅立叶变换的算法。然而,对于分数阶傅立叶变换的实时计算方面,目前的研究还非常少,这极大地限制了它在信号处理领域中的实际应用。在本文中,我们提出一种基于FPGA硬件平台的分数阶傅立叶变换处理器设计方案,拓展分数阶傅立叶变换的实际应用。本文首先对分数阶傅立叶变换算法理论进行了分析,根据硬件实现的特点,对两类主要算法进行了对比,其结果表明,基于特征值与特征向量的算法比较适合于用FPGA来实现。因此,将其作为本文硬件设计的算法理论基础。然后,利用角度分解的思

2、想,设计了一种递归形式的算法结构,与直接实现方式相比,此算法结构可以减少RAM的数据存储量并简化运算的控制结构。通过Matlab仿真分析,验证了算法的正确性,确定了系统的数据格式。根据递归算法流程,使用Verilog语言编程完成了整个设计。经过QuartusII软件的编译与仿真后,本设计在Altera公司的StratixIIEP2S60F1020C4开发板上得到了实现。实验结果表明,系统运行的时钟频率最高可达97.7MHz。在时钟频率为80MHz的情况下,完成一次运算的时间为54.6us,可以满足实时处理的要求。与已有的基于DSP处理器的实现方式相比,这种新型的FPGA实现具

3、有计算方式灵活,旋转角度可实时调整的优点。最后,通过具体实例阐述了本处理器在信号处理中的应用,并利用FPGA的可重配置性对系统的功能进行了扩展。本文探索了分数阶傅立叶变换算法的硬件实现方案,设计了一种用FPGA来实现算法的电路结构,并通过实验检验。本论文的工作具有一定的理论意义和工程应用价值。关键词:分数阶傅立叶变换处理器;FPGA;角度分解算法;信号检测IAbstractAsthegeneralizedformoftraditionalFouriertransform,fractionalFouriertransformcanbeusedinmanyfieldsofsign

4、alprocessing,suchassignaldetection,filtering,communicationandsoon.ManyfractionalFouriertransformalgorithmshavealreadybeendeveloped.However,theresearchoffractionalFouriertransformrealtimecomputationisverylittleatpresent,whichbadlyrestrictitspracticalapplicationinthefieldofsignalprocessing.In

5、thispaper,weproposeadesignschemeoffractionalFouriertransformprocessorbasedonFPGAhardwareplatform,developthepracticalapplicationoffractionalFouriertransform.Firstly,thealgorithmtheoryoffractionalFouriertransformisintroduced.Twomainkindsofalgorithmsarecomparedconsideringthecharacteristicofhar

6、dwarerealization.Theresultshowsthat,thealgorithmwhichisbasedoneigenvaluesandeigenvectorsismoresuitablefortheFPGAimplementation.So,weuseitasthealgorithmtheorybasisofthehardwaredesigninthispaper.Next,aniterativealgorithmarchitectureisdesignedbyusingtheideaofangledecomposition.Comparedwiththed

7、irectimplementation,thisalgorithmarchitecturecanreducetheamountofRAMdatastorageandsimplifythecontrolarchitectureoftheoperation.DuetothesimulationandanalysisonMatlab,thecorrectnessofthisalgorithmarchitectureisverifiedandthedatumformatofsystemisdefined.Fol

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