Фильтр конечной импульсной характеристики - оптимизирован для генерации кода HDL
dsp.HDLFIRFilter Система object™ моделирует архитектуры фильтров с конечным импульсом отклика, оптимизированные для генерации кода HDL. Объект принимает одну входную выборку за раз и предоставляет опцию для программируемых коэффициентов. Он обеспечивает аппаратный интерфейс с входными и выходными управляющими сигналами. Для обеспечения точного по циклу моделирования генерируемого кода HDL объектные модели архитектурных задержек, включая регистры конвейера и совместное использование ресурсов.
Объект имеет три структуры фильтров. Систолическая архитектура прямого вида обеспечивает полностью параллельную реализацию, которая обеспечивает эффективное использование блоков Intel ® и Xilinx ® DSP. Транспонированная архитектура прямой формы является полностью параллельной реализацией и подходит для приложений FPGA и ASIC. Частично последовательная систолическая архитектура обеспечивает конфигурируемую последовательную реализацию, которая обеспечивает эффективное использование блоков DSP FPGA. Для реализации фильтра, соответствующего множителям, регистрам конвейера и предварительным сумматорам конфигурации DSP поставщика FPGA, укажите целевое устройство при создании кода HDL.
Все три структуры оптимизируют аппаратные ресурсы путем совместного использования множителей для симметричных или антисимметричных фильтров. Параллельные реализации также удаляют множители для нулевых коэффициентов, таких как в полуполосных фильтрах и преобразованиях Гильберта.
Задержка между действительными входными данными и соответствующими действительными выходными данными зависит от структуры фильтра, опций сериализации, количества коэффициентов и того, обеспечивают ли значения коэффициентов возможности оптимизации.
Для фильтра FIR с многоканальными входами или входами на основе кадров используйте dsp.FIRFilter Системный объект вместо этого системного объекта.
Для фильтрации входных данных с помощью фильтра FIR, оптимизированного для HDL:
Создать dsp.HDLFIRFilter и задайте его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как если бы это была функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе Что такое системные объекты?.
firFilt = dsp.HDLFIRFilterfirFilt, со свойствами по умолчанию.
firFilt = dsp.HDLFIRFilter(num) создает фильтр с помощью Numerator свойство имеет значение num.
firFilt = dsp.HDLFIRFilter(___,Name,Value)
Например:
Numerator = firpm(10,[0,0.1,0.5,1],[1,1,0,0]); fir = dsp.HDLFIRFilter(Numerator,'FilterStructure','Direct form transposed'); ... [dataOut,validOut] = fir(dataIn,validIn);
[ прибыль dataOut,validOut,ready] = firFilt(dataIn,validIn)ready установить в значение true когда объект готов принять новые входные данные при следующем вызове.
Объект возвращает ready аргумент только при установке FilterStructure свойство для 'Partly serial systolic'. Например:
firFilt = dsp.HDLFIRFilter(Numerator,... 'FilterStructure','Partly serial systolic',... 'SerializationOption','Minimum number of cycles between valid input samples',... 'NumberOfCycles',8) ... for k=1:length(dataIn) [dataOut,validOut,ready] = firFilt(dataIn(k),validIn(k));
[ фильтрует данные с помощью коэффициентов, dataOut,validOut] = firFilt(dataIn,validIn,coeff)coeff. Объект ожидает coeff аргумент только при установке NumeratorSource свойство для 'Input port (Parallel interface)'. Например:
firFilt = dsp.HDLFIRFilter(NumeratorSource,'Input Port (Parallel interface)') ... for k=1:length(dataIn) Numerator = myGetNumerator(); %calculate coefficients [dataOut,validOut] = firFilt(dataIn(k),validIn(k),Numerator);
[ фильтрует данные при dataOut,validOut] = firFilt(dataIn,validIn,reset)reset является false. Когда reset является trueобъект сбрасывает регистры фильтра. Объект ожидает reset аргумент только при установке ResetInputPort свойство для true. Например:
firFilt = dsp.HDLFIRFilter(Numerator,'ResetInputPort',true) ... % reset the filter firFilt(0,false,true); for k=1:length(dataIn) [dataOut,validOut] = firFilt(dataIn(k),validIn(k),false);
Чтобы использовать функцию объекта, укажите объект System в качестве первого входного аргумента. Например, для освобождения системных ресурсов объекта System с именем obj, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
Создайте объект системы FIR-фильтра HDL с настройками по умолчанию.
firFilt = dsp.HDLFIRFilter;
Создание входного сигнала случайного шума и выделение памяти для выходных сигналов.
L = 100; dataIn = randn(L,1); dataOut = zeros(L,1); validOut = false(L,1);
Вызовите объект по входному сигналу, утверждая, что входные данные всегда действительны. Объект одновременно обрабатывает одну выборку данных.
for k=1:L [dataOut(k),validOut(k)] = firFilt(dataIn(k),true); end
В этом примере показано, как настроить dsp.HDLFIRFilter Система object™ как частично последовательный 31-отводной фильтр нижних частот.
Спроектируйте коэффициенты фильтра. Затем создайте объект системы фильтра FIR HDL. Установите FilterStructure кому 'Partly serial systolic'. По умолчанию SerializationOption свойство - 'Minimum number of cycles between valid input samples', и поэтому необходимо указать правило сериализации с помощью NumberOfCycles собственность. Чтобы разделить каждый множитель между 10 коэффициентами, установите значение NumberOfCycles до 10.
numerator = firpm(30,[0 0.1 0.2 0.5]*2,[1 1 0 0]); numCycles = 10; firFilt = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',numerator, ... 'FilterStructure','Partly serial systolic','NumberOfCycles',numCycles);
Эта реализация последовательного фильтра требует 10 временных шагов для вычисления каждого выходного сигнала. Создание входных сигналов dataIn и validIn таким образом, что новые данные применяются только каждый NumberOfCycles временные шаги.
L = 16;
x = fi(randn(L,1),1,16);
dataIn = zeros(L*numCycles,1,'like',x);
dataIn(1:numCycles:end) = x;
validIn = false(L*numCycles,1);
validIn(1:numCycles:end) = true;Создать LogicAnalyzer объект для просмотра входных и выходных сигналов.
la = dsp.LogicAnalyzer('NumInputPorts',5, ... 'SampleTime',1,'TimeSpan',length(dataIn)); tags = getDisplayChannelTags(la); modifyDisplayChannel(la,tags{1},'Name','dataIn'); modifyDisplayChannel(la,tags{2},'Name','validIn'); modifyDisplayChannel(la,tags{3},'Name','dataOut'); modifyDisplayChannel(la,tags{4},'Name','validOut'); modifyDisplayChannel(la,tags{5},'Name','ready');
Вызовите объект filter System по входным сигналам и просмотрите результаты в логическом анализаторе. Объектные модели конвейера HDL регистрируют и совместно используют ресурсы, поэтому форма сигнала показывает начальную задержку, прежде чем объект возвращает действительные выходные выборки.
for k=1:length(dataIn) [dataOut,validOut,ready] = firFilt(dataIn(k),validIn(k)); la(dataIn(k),validIn(k),dataOut,validOut,ready) end
Чтобы создать код HDL из системного object™, создайте функцию, которая содержит объект и вызывает его.
Создать функцию
Напишите функцию, создающую и вызывающую 11-отводный объект системы фильтра FIR HDL. Из этой функции можно создать код HDL.
function [dataOut,validOut] = HDLFIR11Tap(dataIn, validIn) %HDLFIR11Tap % Process one sample of data by using the dsp.HDLFIRFilter System % object. % dataIn is a fixed-point scalar value. % You can generate HDL code from this function. persistent fir if isempty(fir) Numerator = firpm(10,[0 0.1 0.5 1],[1 1 0 0]); fir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator); end [dataOut,validOut] = fir(dataIn,validIn); end
Создание тестового стенда для функции
Очистить рабочее пространство, создать входной сигнал случайного шума и выделить память для выходов.
clear variables clear HDLFIR11Tap L = 200; dataIn = fi(randn(L,1),1,16); validIn = ones(L,'logical'); dataOut = zeros(L,1); validOut = false(L,1);
Вызовите функцию входного сигнала.
for k = 1:L [dataOut(k),validOut(k)] = HDLFIR11Tap(dataIn(k), validIn(k)); end
Постройте график сигналов с помощью логического анализатора.
la = dsp.LogicAnalyzer('NumInputPorts',3,'SampleTime',1,'TimeSpan',L); tags = getDisplayChannelTags(la); modifyDisplayChannel(la,tags{1},'Name','dataIn','Format','Analog','Height',50); modifyDisplayChannel(la,tags{2},'Name','dataOut','Format','Analog','Height',50); modifyDisplayChannel(la,tags{3},'Name','validOut'); la(dataIn,dataOut,validOut)
Задержка dsp.HDLFIRFilter object™ системы зависит от структуры фильтра, опций сериализации и от того, обеспечивают ли значения коэффициентов возможности оптимизации. Используйте getLatency для поиска задержки конкретной конфигурации. Задержка - это количество циклов между первым действительным входом и первым действительным выходом.
Создать dsp.HDLFIRFilter Система object™ и запрашивает задержку. Архитектура по умолчанию является полностью параллельной систолической. Тип данных по умолчанию для коэффициентов: 'Same word length as input'. Поэтому при вызове getLatency объектная функция, необходимо указать тип входных данных. Объект передает значения коэффициентов входному типу данных, а затем проверяет симметричные коэффициенты. Это Numerator имеет 31 симметричный коэффициент, поэтому объект оптимизирует совместно используемые коэффициенты и реализует 16 умножителей.
Numerator = firpm(30,[0 0.1 0.2 0.5]*2,[1 1 0 0]); Input_type = numerictype(1,16,15); % object uses only the word length for coefficient type cast hdlfir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator); L_sysp = getLatency(hdlfir,Input_type)
L_sysp = 23
Проверьте задержку для частично последовательной систолической реализации того же фильтра. По умолчанию SerializationOption свойство - 'Minimum number of cycles between valid input samples', и поэтому необходимо указать правило сериализации с помощью NumberOfCycles собственность. Чтобы разделить каждый множитель между 8 коэффициентами, установите значение NumberOfCycles до 8. Затем объект оптимизируется на основе симметрии коэффициентов, так что существует 16 уникальных коэффициентов, разделяемых 8 раз каждый в 2 умножителя. Эта реализация последовательного фильтра требует входных выборок, действительных каждые 8 циклов.
hdlfir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator,'FilterStructure','Partly serial systolic','NumberOfCycles',8); L_syss = getLatency(hdlfir,Input_type)
L_syss = 19
Проверьте латентность несимметричного полностью параллельного систолического фильтра. Numerator имеет 31 коэффициент.
Numerator = sinc(0.4*[-30:0]);
hdlfir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator);
L_sysp = getLatency(hdlfir,Input_type)L_sysp = 37
Проверьте латентность того же несимметричного фильтра, реализованного как частично последовательный систолический фильтр. В этом случае укажите SerializationOption на количество множителей. Объект реализует фильтр, который имеет 2 умножителя и требует 8 циклов между входными выборками.
hdlfir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator,'FilterStructure','Partly serial systolic',... 'SerializationOption','Maximum number of multipliers','NumberOfMultipliers',2); L_syss = getLatency(hdlfir,Input_type)
L_syss = 37
Проверьте задержку полностью параллельной транспонированной архитектуры. Задержка для этой структуры фильтра всегда составляет 6 циклов.
hdlfir = dsp.HDLFIRFilter('Numerator',Numerator,'FilterStructure','Direct form transposed'); L_trans = getLatency(hdlfir,Input_type)
L_trans = 6
Сбросить поведение
По умолчанию dsp.HDLFIRFilter объект соединяет сгенерированный глобальный сброс HDL только с регистрами тракта управления. Два свойства ResetInputPort и HDLGlobalReset соединяют сигнал сброса с регистрами путей данных. Из-за дополнительной маршрутизации и нагрузки на сигнал сброса сброс регистров тракта данных может снизить производительность синтеза.
ResetInputPort активизирует свойство reset аргумент объекта. Сигнал сброса реализует локальный синхронный сброс регистров тракта данных. Для оптимального использования ресурсов FPGA эта опция не подключает сигнал сброса к регистрам, предназначенным для блоков DSP FPGA.
HDLGlobalReset свойство соединяет сгенерированный сигнал глобального сброса HDL с регистрами тракта данных. Это свойство не изменяет аргументы объекта и поведение моделирования в MATLAB. Сгенерированный глобальный сброс HDL может быть синхронным или асинхронным в зависимости от настроек генерации кода HDL. В зависимости от устройства использование глобального сброса может привести к перемещению регистров из блоков DSP и увеличению использования ресурсов.
При установке обоих параметров ResetInputPort и HDLGlobalReset свойства для true, сигналы глобального и локального сброса очищают регистры тракта управления и передачи данных.
Этот объект System реализует алгоритмы, описанные на странице ссылок на блоки, оптимизированные для дискретного FIR-фильтра HDL.