有很多客戶在比較FFT C-Model仿真和 FFTIP前仿遇到問題。今天賽靈思技術專家對此提出三種原因和解決辦法。

總結下來, 原因大概有三種:

C-Model 的輸入數據和 IP 仿真的輸入不完全一致

C-Model 的參數設置和 IP 的參數設置不完全一致

出現 overflow

C-Model的輸入數據和IP仿真的輸入不完全一致

這里面需要注意的是, FFT C-Model fixedpoint interface 需要的輸入數據范圍在（-1，1）之間, 而且是 signed two's-complement (二進制補碼有符號數), 數據位寬是 C_INPUT_WIDTH. 小數點在 C_INPUT_WIDTH – 1, 否則會報警. 但 Matlab 的數據是 complex double-precisionfloating-point data, 所以需要用到 Matlab 的 quantize 來把數據量化.

顯然 FFT IP 前仿是不需要量化的,因為對于 FPGA 沒有小數點位.

為了保證這這個仿真的輸入數據一致, 建議把量化后的數據也作為 FFT IP 前仿的輸入數據, 因為量化之后是小數, 可以乘以 2^(C_INPUT_WIDTH – 1) ,轉為整數, 注意這還是二進制補碼數.

C-Model的參數設置和IP的參數設置不完全一致

scaling_sch在C-Model和IP core的順序是反的, 例如scaling_sch[0]是第一個數據, scaling_sch[1] 是第二個,但在 FFT IP 上需要把它們的順序到過來, 也就是 scaling_sch[0] 是最后一個數據, scaling_sch[1] 是倒數第二個。

Overflow

如果設置的是 Pipelined, Streaming I/O architecture，出現 overflow,那么 C-Model 和 IP core 前仿的結果是不一致, 也就是 C-Model 的 xk_re 和 xk_im 與 FFT IP 前仿的 xk_re 和xk_im 不一致, 出現 overflow , 看 xk_re 和 xk_im 的結果是沒有意義的, 需要調整 scaling 保證沒有 overflow.

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