FPGA上块浮点FFT实现：速度与精度的优化

本文主要探讨了如何在FPGA（Field-Programmable Gate Array）平台上实现基于基2的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法，并特别采用了块浮点技术来优化性能。作者赵敏玲、葛立敏和李文辉来自西安理工大学、西北工业大学和兰州理工大学的自动化与信息工程学院，他们针对FFT算法进行了深入研究。 首先，FFT是数字信号处理中的核心算法，用于将离散信号从时域转换到频域，对于通信、图像处理等领域具有广泛应用。基2 FFT是最常见的FFT变种，它通过递归分解将复数乘法减少到实数乘法，极大地提高了计算效率。 在FPGA实现中，作者提出了一种创新方法，即采用块浮点技术。块浮点是一种数值表示方式，它将大范围的数据拆分成较小的块，每个块内部使用定点运算，外部通过动态扩展数据范围来处理更大的数据。这种方法允许在速度和精度之间达到平衡，既保持了较高的计算速度，又能够在一定程度上保证了运算精度，这对于实时性和资源受限的FPGA环境尤其有利。 设计过程中，作者采取模块化策略，将FFT算法分解为多个独立且可重用的组件，这使得设计更容易扩展到支持不同点数的FFT运算。这种设计方法提高了代码的复用性和灵活性，降低了硬件资源的需求。 文章使用Verilog语言进行编程，这是一种广泛应用于FPGA设计的高级硬件描述语言。在Quartus II工具和Modelsim平台上完成了逻辑综合和时序仿真，以验证设计方案的正确性和有效性。时序仿真确保了设计的实时性能，而与Matlab的计算结果对比，则进一步证实了FPGA实现的FFT算法在实际应用中的准确性。 这篇文章的关键点在于基于块浮点的FPGA FFT实现策略，它结合了高效的算法优化和硬件平台特性，为高效、灵活的信号处理系统设计提供了一个实用的解决方案。对于从事FPGA设计或者数字信号处理领域的工程师来说，这篇文章提供了有价值的技术参考和实践指导。