Xilinx Moving Average Filter

Saya memiliki pertanyaan terkait dengan nilai rata-rata ADCs yang terus-menerus. Pendekatan yang saya gunakan adalah rata-rata merata contoh 256 sampel. Nilai adcaout (ditunjukkan pada kode di bawah ini) yang saya terima dengan GUI saya secara bertahap. Sebagai contoh, jika saya mengharapkan nilai 100mA, GUI saya menunjukkan 4mA, 8mA, 15mA. Dan kemudian akhirnya setelah 2 menit saya mendapatkan nilai 100mA stabil. Saya ingin melihat 100mA secara langsung pada GUI saya dari adcaout, bukan kenaikan nilai dan stabil setelah kapan. Pertanyaan lain adalah, Bisakah saya membuat proses ini dengan cepat sehingga saya tidak perlu menunggu selama 3 menit untuk menerima stabil 100 mA dari adcaout. Jam CLK dalam desain digital di bawah adalah 20 MHz. Jam untuk menerima nilai ADC pada papan FPGA adalah 15 KHz. - file adc. vhd di bawah ini: Kode Anda dimodifikasi sebagai berikut: Hasil akhir yang saya lihat di GUI saya adalah slvvalue1 dan slvvalue2 Bagaimana dengan ini: pada reset (atau pada waktu lain jika Anda mau), tetapkan Nilai datain untuk semua elemen dalam array tahap Anda. Ini seharusnya secara instan mengatur rata-rata Anda ke nilai saat ini: Contoh di bawah ini menunjukkan kode yang lengkap untuk kalkulator rata-rata bergerak. Saran saya adalah Anda mempelajarinya sampai Anda memahaminya. Kemudian, coba gunakan di desain Anda. Akhirnya, dan hanya setelah Anda memiliki rangkaian dasar yang bekerja, Anda bisa mengubahnya untuk memenuhi batasan desain Anda (lebar data, jumlah sampel, kisaran bilangan bulat, penggunaan signed vs. integer dll) Akhirnya, jika Anda ingin menggunakan Kode di atas untuk menjaga dua rata-rata terpisah untuk dua sinyal yang berbeda, cukup instantiate entitas rata-rata dua kali: Edit: Seperti yang saya mengerti dari komentar Anda, Anda mungkin memerlukan masukan tambahan untuk mengatur rata-rata seketika nilai masukan saat ini. Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan masukan beban seperti yang ditunjukkan di bawah ini: jawab Nov 26 13 at 15: 45Course Tujuan: Untuk menyajikan teori, algoritma, teknik perancangan dan kepraktisan aktual penerapan algoritme DSP dan arsitektur komunikasi digital dengan menggunakan teknologi FPGA. Gaya Presentasi Kursus: Ini adalah kursus 2 hari intensif yang akan mendidik menggunakan seperangkat catatan komprehensif tentang DSP untuk FPGAs. Poin utama akan diberikan ceramah dengan derivasi dan rincian teknis yang diberikan dalam catatan kursus untuk studi mandiri. Setelah setiap ceramah, sesi lab hands-on akan dijalankan menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak Xilinx FPGA. Pengiriman akan menjadi 40 ceramah, 20 demonstrasi, dan 40 lab hands-on yang menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak FPGA. Siapa yang Harus Hadir: Dosen Universitas tertarik untuk menggunakan perangkat Xilinx untuk pengajaran, penelitian dan pengembangan. Analis analog, RF, digital, DSP atau FPGAASIC yang tertarik untuk mengetahui strategi dan filosofi penerapan yang relevan untuk menerapkan algoritme dan aplikasi pada FPGA dapat menemukan kelebihannya. Latar belakang beberapa dasar-dasar DSP (sampling, kuantisasi, domain frekuensi, penyaringan digital) berguna, namun tidak penting. Catatan Kursus, Perangkat Keras dan Perangkat Lunak: Semua peserta akan menerima salinan cetak dan elektronik 8220DSP untuk catatan Primer8221 FPGAs. Materi ini bersifat open source dan tersedia bagi peserta untuk menggunakan kembali referensi yang sesuai dengan sumber aslinya. Dosen universitas dan dosen dengan keterlibatan langsung dalam pengajaran DSP dan desain FPGA yang hadir tentunya dapat menerima perangkat keras dan perangkat lunak melalui donasi dari Xilinx University Program (XUP). Tujuan Pembelajaran Memahami aplikasi DSP saat ini dan yang relevan untuk FPGAs Kapan menggunakan prosesor FPGA atau DSP - atau keduanya Masalah aritmatika - Bagaimana menerapkan penggandaan dan menambahkan - secara efisien Dampak (terkadang serius) pembulatan versus pemotongan Berurusan dengan skenario overflow dan underflow Advanced Arithmetic - Bila kita membutuhkan akar kuadrat, membagi dan lebih Teknik perancangan untuk meminimalkan kata-kata sampel yang rendah Efisien FIR (respon impuls yang mendatar) desain filter dan implementasi Penggunaan filter IIR (respon impuls tak terbatas) pada DSP untuk aplikasi FPGA Pentingnya retimasi, pipelining , Dan filter multichannel Biaya dan relevansi filter khusus seperti filter CIC (cascade integrated-comb) Persyaratan dan implementasi algoritma penyaringan adaptif Penerapan teknik modulasi dan demodulasi IF Mengapa dan bagaimana menerapkan teknik osilator numerik yang dikendalikan (NCOs) Teknik untuk Sinkronisasi amp digital comms waktu pemulihan Sy Arsitektur batang dan penerapan komponen DSPFPGA Digital DownConverter langsung (DDC) untuk menerapkan transceiver QAM (Quadrature Amplitude Modulator) Cara menerapkan filter multichannel secara efisien untuk aplikasi 3G Strategi perancangan implementasi multiplexing divisi frekuensi ortogonal (OFDM) Menggunakan algoritma QR untuk adaptif Pemerataan dan beamforming Pelaksanaan FPGA diaktifkan lapisan fisik untuk 802.16 DSP untuk FPGA Teknologi amp Aplikasi Review 8226 DSP untuk aplikasi FPGA 8226 Wordlengths isu - DSP pada Xilinx FPGAs tidak hanya 16 bit 8226 Desain untuk aplikasi sampling di gt 100MHz 8226 aplikasi FPGA contoh: 3G, 802.16, cdma2000 8226 FPGAs, prosesor DSP, ASIC - apa yang harus digunakan - kapan dan di mana 8226 matriks aljabar linier, vektor 8226 Menghitung persyaratan invers dan DSP matriks Teknologi FPGA 8226 Xilinx DSP untuk peta jalan teknologi FPGA 8226 Tingkat kliring, data Tarif dan tingkat sampel 8226 Bits, Slices, Configurable L Ogic Blocks, dan Multipliers 8226 MIPs and MACs performance ratings 8226 keluarga dan sumber-sumber FPGA 8226 Studi Kasus - potongan Virtex 4 dan DSP48 8226 Tinjauan aliran desain HDL dari algoritma hingga implementasi Alat untuk DSP untuk Desain FPGA 8226 Bekerja dengan Matlab dan Simulink 8226 Xilinx System Generator 8226 Aliran desain tingkat tinggi 8211 dari algoritma ke Simulink ke FPGA 8226 Hardware dalam loop Arithmetic Fundamentals 8226 2s complement fixed point arithmetic 8226 Adder and multipliers, and introducing. Pembagian dan akar kuadrat 8226 Isu-isu Wordlength amp Poin tetap aritmatika 8226 Overflowunderflow and TruncationRounding issues 8226 Persyaratan aritmatika (nyata dan imajiner) yang rumit untuk DSP 8226 Peran algoritma aproksimasi aritmatika dan CORDICs Digital Filtering untuk FPGAs 8226 Filter Linear Simetris Fase - optimasi Xilinx efficieny amp 8226 Pergeseran Upsamplinginteration Downsamplingdecimation 8226 Trade-offs dengan wordlength, sampling rate dan filter lengths. 8226 Teknik pengambilan kembali 8226 Tunda untuk pemindaian FIR transpos dan sistolik 8226 Setengah band, rata-rata bergerak, filter sisir dan filter CIC 8226 Implementasi filter multichannel 8226 Implementasi filter polifase Filter Adaptif untuk FPGA 8226 Masalah dari umpan balik numerik dan bagaimana menangani Mereka 8226 Algoritma LMS (least mean square) 8226 Implementasi dan aplikasi LMS 8226 Algoritma RLS (rekursif least squares) 8226 implementasi RLS - algoritma QR - Aljabar linier klasik 8226 Integritas dan stabilitas numerik QAM (Modulasi Amplitudo Quadrature) Sistem 8226 DSP meniru arsitektur Radio JIKA (radio perangkat lunak) 8226 Desain osilator yang dikendalikan secara numerik (NCOs) 8226 Desain mentransmisikan dan menerima filter digital yang sesuai 8226 Waktu pemulihan pembawa, dan teknik sinkronisasi simbol 8226 Konstelasi, rotasi fasa, dan skenario uji 8226 Strategi spektrum penyebaran dan Persyaratan Sistem FPGA Level DSP Applications 8226 A 3G, fs 80MHz, 4 x 5MHz oversampled multichannel filters 8226 Desain downconverter digital direct direct downconverter yang kompatibel (DDC) 8226 Pemerataan berbasis LMS adaptif untuk aplikasi wireline 8226 Algoritma QR adaptif untuk beamining digital nirkabel 8226 Desain NCO, filter FIR untuk pemancar QAM Generik Fakultas dapat meminta bahan lokakarya dengan mengirimkan email ke xupxilinxShare Halaman ini DSP Primer menggunakan Profesor ISE yang baru mengenal FPGAs dan ingin memahami rincian pelaksanaan komunikasi DSPdigital berkecepatan tinggi dengan menggunakan FPGAs. Prinsip dasar DSP (sampling, kuantitatif, domain frekuensi waktu) Pengetahuan tentang penggunaan perangkat lunak simulasi DSP dan atau implementasi perangkat keras Kesadaran akan komunikasi digital dan aplikasi DSP berkecepatan tinggi modern dan masalah Keterampilan yang Diisi Setelah menyelesaikan lokakarya ini, Anda akan dapat: Memahami dasar-dasar tetap Titik panjang kata dan masalah terkait Mengetahui cara mengendalikan dan menangani pembulatan, pemotongan, pembungkus, dan aritmatika jenuh pada FPGA Memahami banyak pilihan implementasi aritmatika (untuk multiplikasi dan operasi lainnya) Ketahui bagaimana merancang dan bekerja dengan Rotate Digital Coordinate Coordinate (CORDIC) desain untuk perhitungan trigonometri Tahu fitur dan arsitektur irisan DSP48x dari FPGA Virtex dan Spartan Tahu bagaimana menggunakan perangkat Simulink Generator Sistem Xilinx untuk desain DSP Mampu menjalankan aliran desain perangkat lunak ISE penuh untuk sistem dan contoh DSP Melaksanakan real time DSP contoh pada papan FPGA menggunakan inputoutput audio Codec Memahami alasan dan metode untuk menerapkan filter Cascaded Integrator-Comb (CIC) berkecepatan tinggi Mengetahui metode untuk implementasi Oscillator Terkendali Numerik (NCOs) Mampu membangun transceiver QAM dengan menggunakan berbagai komponen inti FPGA Memahami bagaimana mengatur Fase - Locked Loops (PLLs) dan gerbang awal yang terlambat untuk sinkronisasi Memahami penggunaan algoritma QR untuk kuadrat terkecil dan implementasi algoritma adaptif Ikhtisar Kursus DSP untuk sejarah FPGA Lab 1: Menggunakan System Generator, ISE dan ChipScope Tools Gunakan Xilinx System Generator di dalam Mathworks Simulink untuk menerapkan rangkaian multiplyadddelay DSP sederhana dan kemudian mensintesis, menempatkan dan mengarahkan rute dan memeriksa denahnya dari beberapa desain sederhana. ChipScope akan digunakan dengan contoh yang berjalan pada board FPGA. Implementasi Aritmatika dan Kustomer Lab 2: Multipliers, Adder, Dividers and CORDICs Pertimbangkan banyak cara untuk menerapkan multiplier (DSP48, koefisien konstan, terdistribusi, shift dan add, dll.), Dan juga melihat desain pembagi, dan implementasi CORDIC untuk perhitungan Perhitungan sinus, kosinus, magnitudo dan perhitungan trigonometri lainnya. Lihatlah desain filter secara paralel dan serial, dan juga berbagai teknik dan metode untuk pipelining, implementasi filter multichannel, dan umumnya menerapkan filter hemat dan biaya rendah dengan filter. Referensi khusus untuk filter penipisan dan interpolasi. Contoh audio akan menampilkan noise filtering menggunakan board FPGA. Filter CIC dan Moving Average Lab 4: Implementasi Filter CIC Terapkan rantai filter CIC untuk memahami masalah pertumbuhan panjang kata, decimationdown-sampling, koreksi dan aplikasi droop di ujung depan radio (pemancar dan penerima). Juga menerapkan filter menerima rantai yang menampilkan CIC, low pass, half band dan implementasi filter efisien lainnya. Oscillator Terkendali Numerik (NCOs) Laboratorium Sinkronisasi Penerima NCO 5: Desain dan Implementasi Oscillator Implementasi osilator yang dikontrol secara numerik dengan menggunakan metode tabel up-up dan pengaturan Spurious Free Dynamic Range (SFDR) yang sesuai dan akurasi frekuensi. Juga pertimbangkan inti Xilinx untuk NCOs atau Direct Digital Synthesis (DDS) dan juga menggunakan osilator berbasis CORDIC dan osilator IIR yang stabil sedikit. Modulator Kuadratur Amplitudo (QAM) Tx dan Rx Lab 6: Desain Transceiver QAM Pemancar dan pemancar modulator kuadratur akan diimplementasikan untuk memodulasi data ke pembawa IF (sekitar 3MHz), kemudian menerima penggunaan perutean kuadratur. Lab ini akan mengintegrasikan implementasi NCOs, filter digital standar, CIC, synchronizers dalam satu desain. Adaptive Signal Processing, Kuadrat Terkecil dan QR Lab 7: Implementasi QR Algoritma QR 5x5 (matriks) QR akan diimplementasikan (untuk kuadrat terkecil, pemecah sistem linier, dan implementasi DSP adaptif umum). Demonstrasi penggunaan QR untuk identifikasi sistem akan dilakukan di lab, dan desain berbasis CORDIC penuh disintesis dan ditempatkan dan diarahkan akan selesai. Ini merupakan nilai tinggi, implementasi kompleksitas tinggi. tautan langsung