matlab生成正弦函数
采样点数为512，每个采样点位宽为16位，其中最高位为符号为（0正，1负）。换句话说，如果用ROM存储正弦函数的coe文件的话，ROM ip核的位宽设置为16，深度为512.
clear all;Fs = 512;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
y = sin(10*t); %产生正弦波，总点数为512点
y_16bit = floor(y*2^15); %把数据量化为15位，因为要留一个符号位subplot(221);
plot(y_16bit);
xlabel('原始有符号数的正弦波形');y1 = fft(y_16bit,512);
subplot(222);
plot(real(y1));
xlabel('原始有符号数的fft(实部）');y_16bit_a = y_16bit; %定义相同大小的变量，存储转变符号后的数据
%下面for循环的目的是将原本的负数变为正数（在最高位加上符号位），便于vivado读取
for i = 1:length(y_16bit)if( y_16bit_a(i) < 0 )y_16bit_a(i) = 2^16+y_16bit_a(i);%当信号小于零时，通过将其与 2^16 相加，可以确保最高位为1，从而表示该数字是一个负数endendsubplot(223);
plot(y_16bit_a);
xlabel('将有符号数转化为无符号数的正弦波形');y2 = fft(y_16bit_a,512);subplot(224);
plot(real(y2));
xlabel('转化为无符号数后的fft（实部）');fid = fopen('sinwave.txt','w'); %将转变符号后的数据写入文件中，等到vivado读取
fprintf(fid,'%x\r\n',y_16bit_a);注意： 我们要确保输出给fft ip核的数据是16位，同时最高位是符号位，因此我们将原始数据乘上2的15次方填满低15位，在将负数加上2的16次方使得最高位为1。在我们写入txt时，我们是以%x（16进制写入的）因此正数最高位自动补0，负数保持不变，这样就确保了16bit输入，同时正数最高位为0，负数最高位为1
vivado FFT ip核使用
ip核的配置
此时我们看一下FFT ip核的信息
从图上可以知道，该FFT ip核在完成512次fft计算后会经过3476次时钟周期，一次时钟周期时4ns，因此一共延迟13868ns=13.868us
FFT ip核的例化
顶层文件如下
`timescale 1ns / 1ps
module fft_top(input [15:0]data_in,input clk,input data_last,input data_valid,output out_valid,output [31:0]out_im,output [31:0]out_re);wire [63:0]fft_out;xfft_0 test (.aclk(clk), // input wire aclk (输入时钟）.s_axis_config_tdata(16'd1), // input wire [15 : 0] s_axis_config_tdata（配置数据，1为FFT，0为IFFT）.s_axis_config_tvalid(1'd1), // input wire s_axis_config_tvalid （1则开始进行FFT配置，0停止）.s_axis_config_tready(), // output wire s_axis_config_tready （输出：当FFT配置好时，会给标志）.s_axis_data_tdata({16'd0,data_in}), // input wire [31 : 0] s_axis_data_tdata (输入数据，高n位为虚部，低n位为实部）.s_axis_data_tvalid(data_valid), // input wire s_axis_data_tvalid （1则开始进行FFT计算，0停止）.s_axis_data_tready(), // output wire s_axis_data_tready .s_axis_data_tlast(data_last), // input wire s_axis_data_tlast （最后一个数据标志位，便于结束FFT）.m_axis_data_tdata(fft_out), // output wire [63 : 0] m_axis_data_tdata （FFT的输出值）.m_axis_data_tvalid(out_valid), // output wire m_axis_data_tvalid.m_axis_data_tuser(), // output wire [15 : 0] m_axis_data_tuser.m_axis_data_tready(1'd1), // input wire m_axis_data_tready 一直置1即可 .m_axis_data_tlast(), // output wire m_axis_data_tlast.event_frame_started(), // output wire event_frame_started.event_tlast_unexpected(), // output wire event_tlast_unexpected.event_tlast_missing(), // output wire event_tlast_missing.event_status_channel_halt(), // output wire event_status_channel_halt.event_data_in_channel_halt(), // output wire event_data_in_channel_halt.event_data_out_channel_halt() // output wire event_data_out_channel_halt
);assign out_im = fft_out[63:32];assign out_re = fft_out[31:0];endmoduleFFT ip核的例化详见：Vivado IP核：FFT实验 - 知乎 (zhihu.com)
TestBench文件编写
`timescale 1ns / 1ps
module fft_tb();reg [15:0] data_temp [0:511]; reg [15:0] data_input;reg clk;reg data_last;reg data_valid;wire [31:0]out_im;wire [31:0]out_re;wire out_valid;reg [31:0]reg_out_im;reg [31:0]reg_out_re;integer i;integer fid_out_re;integer fid_out_im;always #2 clk <= ~clk; //生成时钟///例化代码fft_top bidesign_top1(.data_in(data_input),.clk(clk),.data_last(data_last),.data_valid(data_valid),.out_valid(out_valid),.out_im(out_im),.out_re(out_re));///initial beginclk <= 1'd1;data_input <= 16'd0;data_valid <= 1'b0;data_last <= 1'b0;$readmemh("E:/FPGA/book/vivado/FPGA_DSP/project_FFT_ip/matlab/sinwave.txt",data_temp); //读文件fid_out_re = $fopen("E:/FPGA/book/vivado/FPGA_DSP/project_FFT_ip/matlab/out_re.txt","w"); fid_out_im = $fopen("E:/FPGA/book/vivado/FPGA_DSP/project_FFT_ip/matlab/out_im.txt","w");#10; //延迟2.5个时钟周期 for(i = 0;i<=511;i = i+1)begindata_valid <= 1;data_input <= data_temp[i];#4;//延迟一个时钟周期enddata_last <= 1;data_valid <= 0;data_input <= 16'd0; #2000;endalways @ (posedge clk) begin $fwrite(fid_out_re,"%d\n",$signed(reg_out_re[31:0])); $fwrite(fid_out_im,"%d\n",$signed(reg_out_im[31:0])); endalways @ (posedge clk) begin //fft输出结果到寄存器中保存，使数据更稳定reg_out_im <= out_im;reg_out_re <= out_re;endalways @ (posedge clk) beginif(!out_valid) begin reg_out_re <= 32'd0;reg_out_im <= 32'd0;endend
endmodule值得注意的点：输入fft的数据是在 clk（系统时钟）的上升沿读取的，如果数据也是在clk上升沿更新的话可能会出现亚稳态，因此我们通过时延半个周期使得数据在中间位置（即 clk 的下降沿）被fft读取时才是相对稳定的。在代码中#10确保了data_input在下降沿更新，#4确保了数据更新周期与时钟周期保持一致，这样就确保了FFT读取data_input时data_input信号是稳定的。
时序分析
注意：data_input的格式调整为unsigned/analog下的曲线
接下来我们分析每个信号的变化关系
注意：data_input也是延迟10ns后开始变化的，但是由于data_input初始值为0，所以在10~14ns的时间内任然保持0
接下来我们重点分析FFT的输出信号：out_re和out_im
out_re是延迟了11828ns输出结果，out_im是延迟了11832ns输出结果，它们分别对应延迟了11828/4=2957和11832/4=2958个时钟周期。除此之外，可以发现reg_out_im和reg_out_re滞后out_im和out_re一个时钟周期，这也是时序逻辑赋值产生的延迟
out_re和out_im在延迟了13876ns后输出完成，一共延迟了13876/4=3469个时钟周期，减去初始化的2.5个之中周期后，延迟结果与FFT ip核的信息给出的结果保持一致。
Matlab 数据分析
我们将vivado输出的FFT ip核的fft 实部虚部结果的txt文件导入matlab
matlab导入txt代码如下：
clear all;
present_re=importdata('out_re.txt');
present_im=importdata('out_im.txt');% 找到非零值的索引
nonzero_indices_re = find(present_re.data ~= 0);% 提取非零值对应的元素
re = present_re.data(nonzero_indices_re);plot(re);我们只需要去其实部即可：
与matlab结果保持一致。验证了我们的工作正确性
)
