SOC Design 설계 및 응용 32-POINT R2SDF FFT 설계

소개글

SOC Design 설계 및 응용 32-POINT R2SDF FFT 설계에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.FFT의 정의
2.설계 배경
3.Verilog HDL coding
4.합성
5.simualtion 검증
6.결론

본문내용

n이 소수일 경우에도 O(n log n)번의 연산 횟수를 보장한다.
쿨리-튜키 알고리즘
가장 일반적으로 사용되는 FFT 알고리즘은 쿨리-튜키 알고리즘(Cooley-Tukey algorithm)이다. 이 알고리즘은 분할 정복 알고리즘을 사용하며, 재귀적으로 n 크기의 DFT를 n = n1 n2가 성립하는 n1, n2 크기의 두 DFT로 나눈 뒤 그 결과를 O(n) 시간에 합치는 것이다. 이 방법은 1965년에 J. W. 쿨리와 J. W. 튜키가 발표하여 널리 알려졌지만, 나중에 카를 프리드리히 가우스가 1805년에 같은 방법을 이미 개발하였으며, 그 뒤에도 제한된 형태의 FFT가 종종 발견되었음이 밝혀졌다.
쿨리-튜키 알고리즘은 보통 크기 n을 재귀적으로 2등분하여 분할 정복을 적용하기 때문에 n = 2k인 경우에 많이 적용된다. 하지만 일반적으로 n1과 n2는 같을 필요가 없으며, 따라서 n이 임의의 합성수일 때에도 적용 가능하다. 쿨리-튜키 알고리즘은 DFT를 더 작은 크기의 DFT로 나누기 때문에, 뒤에 설명된 다른 FFT 알고리즘과 함께 사용될 수 있다.
원리에 관한 간단한 설명
정의에서 W = e 2π / N라고 하고 다시 정리하면,
예를 들어 N = 4일 때, 이 식을 행렬을
지수의 짝홀을 기준으로 위의 식을 다음과 같이 변형할 수 있다.
이는 다음과 같이 다시 쓸 수 있으므로, N = 4인 DFT는 N = 2인 DFT 두 개를 사용해서 계산할 수 있다.
이 과정을 재귀적으로 적용하면 N = 2k인 DFT를 O(k N) 시간 안에 할 수 있다. 이런 분할 과정을 그림으로 그리면 나비 모양의 그림이 나오기 때문에 나비 연산(Butterfly operation)이라고도 불린다.
2.설계할 Radix-2 DIF 32Point FFT
< 그림 1. Radix-2 DIF 32Point FFT Flow>
다음과 같은 Flow로 설계하였다.
Twiddle Factors
엑셀을 사용하여 생성
parameter w0 =20\'b01000000000000000000;
parameter w1 =20\'b00111110111111001111;
parameter w2 =20\'b00111011001110011111;
parameter w3 =20\'b00010001101101110010;
parameter w4 =20\'b00101101011101001011;
parameter w5 =20\'b00100011101100101100;
parameter w6 =20\'b00011000011100010100;
parameter w7 =20\'b00001100011100000101;
parameter w8 =20\'b11000000011100000000;
parameter w9 =20\'b11110011111100000101;
parameter w10 =20\'b11100111111100010100;
parameter w11 =20\'b11011100101100101100;
parameter w12 =20\'b11010010111101001011;
parameter w13 =20\'b11001011001101110010;
parameter w14 =20\'b11000101001110011111;
parameter w15 =20\'b11000001011111001111;
10bit는 Cosine , 나머지 10bit Sine
각각의 MSB는 부호 bit, MSB-1bit는 정수 , 나머지는 소수로 구분하였다.


butterfly butter0( .in0(in), .in1(buffout0), .out0(add_out0), .out1(sub_out0)); //32
mux_2x1 add_mux0( .select(En0), .iA(buffout0), .iB(add_out0), .oC(add_mux_out0));
mux_2x1 sub_mux0( .select(En0), .iA(in), .iB(sub_out0), .oC(sub_mux_out0));
buff_16 buff16(.clk(clk), .rst(rst), .in(sub_mux_out0), .out(buffout0), .En(En0));
complex_multi_16 com_mul0(.clk(clk), .rst(rst), .En(En0), .in0(add_mux_out0), .out(in0));
하나의
버터플라이 - 1개
Mux - 2개
버퍼 - 1개
복소수 곱셈기 - 1개
이루어져 있다.

입력 00010001(real 1, image 0)

입력 00010001(real 1, image 0)
<임펄스 입력>

합성 결과
<전체 블록도>
앞의 16 R2SDF 모듈 중심으로 설명
<16 - R2SDF>
나머지 R2SDF 모듈도 동일 구조로 구성되어 있다.

23.5ns가 걸린 것을 알 수 있다.
Buffer 와 복소수 곱셈기 사이에서 Critical Path 가 나왔다.
이는 Buffer,복소수 곱셈기 이외에서는 register를 사용하지 않았(Pipelined 방식)기 때문이다.
좋은 곱셈 알고리즘 사용과 모듈 사이사이에 register를 삽입 한다면 더 빠른 타이밍이 나올 것이다.

<전체 Area>
<복소수 곱셈기>

전체 1705898 gate중 Buffer 부분과 복소수 곱셈부분에 많은 gate가 집중되어 있음을 확인할 수 있다.

<전체 Power>
<복소수 곱셈기 Power>

약 전체 소비 Power 0.115W 가 나왔다.
Area가 큰 부분이 Power 소비도 큼을 알 수 있다.

동일한 결과가 나왔음을 확인할 수 있다.

키워드

fft,   soc,   radix. 프로젝트