verilog实现fft

时间: 2023-08-04 10:26:00 浏览: 51
实现FFT需要用到复数运算,Verilog中并没有直接支持复数的数据类型,因此需要自己定义复数类型和复数运算。以下是一个简单的Verilog实现FFT的代码,仅供参考: ``` module fft( input clk, input rst, input [7:0] in_real, input [7:0] in_imag, output [7:0] out_real, output [7:0] out_imag ); parameter N = 8; // FFT点数 parameter LOG2N = 3; // FFT点数的对数 // 定义复数类型 typedef struct { logic signed [7:0] real; logic signed [7:0] imag; } complex_t; // 定义复数加法运算 function complex_t complex_add(complex_t a, complex_t b); complex_t c; c.real = a.real + b.real; c.imag = a.imag + b.imag; return c; endfunction // 定义复数乘法运算 function complex_t complex_mul(complex_t a, complex_t b); complex_t c; c.real = a.real * b.real - a.imag * b.imag; c.imag = a.real * b.imag + a.imag * b.real; return c; endfunction complex_t stage[N]; // FFT各级蝴蝶运算的输入和输出 // FFT主体 always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin for (int i = 0; i < N; i++) begin stage[i].real <= 0; stage[i].imag <= 0; end end else begin // 第一级蝴蝶运算 for (int i = 0; i < N; i++) begin complex_t tmp; tmp.real = in_real; tmp.imag = in_imag; stage[i] <= tmp; end // 其他级蝴蝶运算 for (int s = 1; s <= LOG2N; s++) begin int m = 2 ** s; int n = m / 2; complex_t wn; wn.real = $cos(2 * $pi / m); wn.imag = -$sin(2 * $pi / m); for (int k = 0; k < n; k++) begin complex_t w; w.real = 1; w.imag = 0; for (int j = 0; j < N / m; j++) begin int x = j * m + k; int y = x + n; complex_t u = stage[x]; complex_t v = complex_mul(stage[y], w); stage[x] = complex_add(u, v); stage[y] = complex_add(u, complex_mul(v, wn)); end wn = complex_mul(wn, wn); end end out_real <= stage[0].real; out_imag <= stage[0].imag; end end endmodule ``` 这个Verilog实现FFT的代码并不完整,还需要外部的控制逻辑来控制输入和输出数据,以及时序控制。此外,这个代码中使用了$cos$和$sin$函数,需要在代码中引入数学库,以及处理浮点数运算的问题。因此,在实际工程中,需要考虑这些问题,进行完整的设计和实现。

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