数字信号处理领域中FFT算法有着广泛的应用。目前现有的文献大多致力于研究利用FFT算法做有关信号处理、参数估计、F+FT蝶形运算单元与地址单元设计、不同算法的FFT实现以及FFT模型优化等方面。而FPGA厂商Altera公司和Xilinx公司都研制了FFT IP核，性能非常优越。在FFT的硬件实现中，需要考虑的不仅仅是算法运算量，更重要的是算法的复杂性、规整性和模块化，而有关利用FFT IP核实现FFT算法却涉及不多。这里从Altera IP核出发，建立了基4算法的512点FFT工程，对不同参数设置造成的误差问题进行分析，并在EP2C70F896C8器件上进行基于Quartus II的综合仿真，得到利用FFT IP核的FFT算法高效实现，最后利用Matlab进行的计算机仿真分析证明了工程结果的正确性。

　　1 算法原理

　　FFT算法是基于离散傅里叶变换(DFT)，如式(1)和式(2)：

　　求和运算的嵌套分解以及复数乘法的对称性得以实现。其中一类FFT算法为库利一图基(Cooley-Tukey)基r按频率抽选(DIF)法，将输入序列循环分解为N／r个长度为r的序列，并需要logr N级运算。算法的核心操作是蝶型运算，蝶型运算的速度直接影响着整个设计的速度。

　　基4频域抽取FFT算法是指把输出序列X(k)按其除4的余数不同来分解为越来越短的序列，实现x(n)的DFT算法。FFT的每一级的运算都是有N／4个蝶形运算构成，第m级的一个蝶形运算的四节点分别为Xm(k)，Xm(k+N／4m)，Xm(k+2N／4m)以及Xm(k+3N／4m)，所以每一个蝶形运算结构完成以下基本迭代运算：

　　式(3)～式(6)中：m表示第m级蝶形算法；k为数据所在的行数；N为所要计算的数据的点数；WN为旋转因子。

　　将输入序列循环分解为4点序列的基4分解，使用4点FFT在乘法上更具优势，Altera的：FFT兆核选用的就是基4运算，若N是2的奇数幂的情况下，FFT IP核则自动在完成转换的最后使用基2运算。

　　2 FFT兆核(IP)函数

　　FFT Core支持4种I／O数据流结构：流(Stream-ing)、变量流(Variable Streaming)、缓冲突发(BufferedBurt)、突发(Burst)。流结构允许输入数据连续处理，并输出连续的复数据流，这个过程不需要停止FFT函数数据流的进出。变量流结构允许输入数据连续处理，并产生一个与流结构相似连续输出数据流。缓冲突发数据流结构的FFT需要的存储器资源比流动I／O数据流结构少，但平均模块吞吐量减少。突发数据流结构的执行过程和缓冲突发结构相同，不同的是，对于给定参数设置，突发结构在降低平均吞吐量的前提下需要更少的存储资源。

　　3 FFT处理器引擎结构

　　FFT兆核函数可以通过定制参数来使用两种不同的引擎结构：四输出(Quad-outlput)或单输出(Signal-output)引擎结构。为了增加FFT兆核函数的总吞吐量，也可以在一个FFT兆核函数变量中使用多个并行引擎。本文建立一个基于QuartusⅡ7.O计算24位512点FFT工程，采用四输出FFT引擎结构，如图1所示。

　　复取样数据X[k，m]从内部存储器并行读出并由变换开关(SW)重新排序，排序后的取样数据由基4处理器处理并得到复数输出G[k，m]，由于基4按频率抽选(DIF)分解方法固有的数字特点，在蝶形处理器输出上仅需要3个复数乘法器完成3次乘旋转因子(有一个因子为1，不需要乘)计算。这种实现结构在一个单时钟周期内计算所有四个基4蝶形复数输出。

　　同时，为了辨别取样数据的最大动态范围，四个输出由块浮点单元(BFPU)并行估计，丢弃适当的最低位(LSB)，在写入内部存储器之前对复数值进行四舍五入并行重新排序。对于要求转换时间尽量小的应用，四输出引擎结构是最佳的选择；对于要求资源尽量少的应用，单输出引擎结构比较合适。为了增加整个FFT吞吐量，可以采用多并行的结构。

　　4 系统验证

　　4．1 工程仿真

　　选择CycloneⅡ系列的EP2C70F896C8芯片来实现，先在QuartusⅡ软件下进行综合仿真，初始化参数设置FFT变换长度为512点，数据和旋转因子精度为24 b，选择缓冲突发的数据流结构，四输出引擎并行FFT引擎个数为4个，复数乘法器结构为“4／Mults／2Adders”。EP2C70F896C8芯片包括68 416个逻辑单元，31 112个寄存器单元，最大用户输入／输出引脚622个，总RAM达1 152 000 b，其布线资源由密布的可编程开关来实现相互间的连接，这种结构完全符合实现FFT电路的要求。

　　经综合和时序分析得知：其工作时钟频率69．58 MHz(period=14．372 ns)，进行一次蝶形运算只需约14 ns，全部512点数据处理完成则需14．372×4×512=29．3μs满足时序要求。具体综合结果如图2所示，为Quartus软件环境下仿真得到。

　　图3则表明了FFT的综合逻辑结果，为编译成功后的RTL级电路描述。

　　FFT处理器模块采用缓冲突发数据流结构的信号时序图如图4所示，在系统复位信号(reset_n)变为低电平后，数据源将sink_ready信号置高电平，表明有能力接收输入信号。数据源加载第一个复数数据样点到FFT函数中，同时将sink_sop信号置高电平，表示输入模块的开始。在下一个时钟周期，sink_sop信号被复位，并以自然顺序加载后面的N-1个复输人数据样点。

　　当完全载入输入模块时，FFT函数复位sink_ena信号，表示FFT不再接收其他输入数据并开始计算输入数据模块的变换结果。在FFT处理器内部输入缓冲区读取样点之后，FFT将sink_ena信号重新置高电平，准备读取下一个输入模块。下一个输入模块的起点由sink_sop脉冲确定。当FFT完成了输入模块的变换，并且从设备汇端将source_ready信号(表示数据从设备接收器可以接收输出数据模块)置高电平，并且以自然顺序输出复数变换域数据模块。

　　4．2 仿真结果分析

　　在编译综合后，工程当中含有基于FFT IP核生成的Matlab文件，这样就可在Matlab下对工程结果进行进一步测试，构建信号，并与Matlab计算的理论结果进行比较。设输入函数为z(t)=20 000sin(20πt)，点数N=512，采样频率为500 Hz，即采样间隔为O.002 s，采样的时间长度为O.002 x 512 s，该正弦信号通过512点FFT处理结果如图5所示，正弦信号基于IP核Matlab文件仿真结果如图6所示。

　　由图5，图6比较可以看出FFT、处理器处理后的结果和Matlab计算的理论结果基本一致。都在第11点和第503点取得最大FFT绝对值，两者的误差只是在FFT频谱绝对值的幅度大小原因：一是Altera FFT兆核函数的块浮点输出与Matlab这种全精度FFT的输出相比，存在最低位(LSB)被丢弃的影响；二是工程初始化IP核采用的数据精度取24位(V7.0 IP最大支持24位数据精度)。

　　5 结 语

　　在利用FFT IP核进行FFT算法实现的同时，对仿真结果做了全面分析，由于IP核的可塑性很强，增加了芯片的灵活性。使用Altera FFT的IP Core大大减少了产品的开发时间，Altera还可进一步实现加窗功能，甚至DDC部分(单端信号向I／Q转换)整合到其FFT处理器模块中，能进一层次简化开发的流程，在今后实际工程应用中高效利用。