fft ip核采样频率

时间: 2023-10-23 18:13:56 浏览: 71
根据提供的引用内容,我们可以得出以下结论。FFT IP核的采样频率取决于输入信号和采样率。根据引用中的仿真实例,当采样率为100MHz,输入信号为5MHz时,通过FFT计算得到的峰值点位于第52个或第974个点。根据频率计算公式,频率等于峰值点乘以采样率除以FFT的长度(1024),即52 * 100 / 1024 = 5.078125MHz。因此,FFT IP核的采样频率为5.078125MHz。
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xilinx fft ip核

Xilinx FFT IP核是一种用于实现快速傅里叶变换(FFT)的IP核。它在雷达信号处理、图像处理、无线通信等行业中广泛应用。该IP核具有以下特性: 1. 输入输出接口:Xilinx FFT IP核提供了灵活的输入输出接口,可以适应不同的数据格式和数据宽度。 通过对比Matlab实践来运用Xilinx FFT IP核实现复数的FFT。可以使用Xilinx FFT IP核的Verilog代码实现FFT功能。你可以从提供的代码下载链接中获取相应的代码和工程文件。 观察引用中的图表,可以看到Xilinx FFT IP核可以用于处理具有不同频率的信号。这个例子展示了一个采样率为2.5GHz,使用8192点FFT的情况。这意味着该IP核可以同时处理多个信号,并计算出它们的频谱信息。

vivado fft ip核

Vivado FFT IP核是Xilinx公司提供的一种用于在FPGA上实现快速傅里叶变换(FFT)功能的IP核。它可以用于对输入信号进行频谱分析、滤波、信号处理等应用。根据引用\[2\]所述,你可以使用Vivado软件环境来创建FFT IP核,并在设计中进行配置和使用。 在使用FFT IP核时,你需要提供输入数据。根据引用\[3\]所述,你可以使用matlab生成时域波形数据,并将其作为FFT IP核的输入。在matlab中,你可以仿真采样率为2kHz的情况下,频率为50Hz和200Hz的两个正弦波叠加后的信号。然后,你可以将生成的数据保存到文件中,以便在Vivado中使用。引用\[3\]中提供了一个示例代码,展示了如何生成数据并将其保存到文件中。 一旦你准备好了输入数据,你可以在Vivado中创建FFT IP核,并将其配置为适应你的设计需求。你可以使用Vivado提供的IP核创建向导来完成这个过程。根据引用\[2\]所述,你可以按照指导创建FFT IP核,并在设计中使用它。 最后,在设计中使用FFT IP核时,你需要根据引用\[1\]中的描述来控制IP核的输入和输出。根据引用\[1\]所述,当FFT计算结果输出完成后,信号fft_m_data_tlast变为高电平,表示数据输出结束。然后,在延时一小段时间后,fft_s_data_tready重新变为低电平,表示IP核重新进入空闲状态,可以输入下一组数据。 综上所述,你可以使用Vivado软件环境创建和配置FFT IP核,并根据引用\[1\]中的描述来控制IP核的输入和输出。 #### 引用[.reference_title] - *1* [vivado之FFT ip核的入门学习(已补充调用模块)](https://blog.csdn.net/liufulim/article/details/126919624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Vivado中FFT IP核的使用](https://blog.csdn.net/jk_101/article/details/128065273)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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