C-Model的输入数据和IP仿真的输入不完全一致

有很多客户在比较FFT C-Model仿真和 FFTIP前仿遇到问题。今天赛灵思技术专家对此提出三种原因和解决办法。

总结下来, 原因大概有三种:

C-Model 的输入数据和 IP 仿真的输入不完全一致

C-Model 的参数设置和 IP 的参数设置不完全一致

出现 overflow

C-Model的输入数据和IP仿真的输入不完全一致

这里面需要注意的是, FFT C-Model fixedpoint interface 需要的输入数据范围在（-1，1）之间, 而且是 signed two's-complement (二进制补码有符号数), 数据位宽是 C_INPUT_WIDTH. 小数点在 C_INPUT_WIDTH – 1, 否则会报警. 但 Matlab 的数据是 complex double-precisionfloating-point data, 所以需要用到 Matlab 的 quantize 来把数据量化.

显然 FFT IP 前仿是不需要量化的,因为对于 FPGA 没有小数点位.

为了保证这这个仿真的输入数据一致, 建议把量化后的数据也作为 FFT IP 前仿的输入数据, 因为量化之后是小数, 可以乘以 2^(C_INPUT_WIDTH – 1) ,转为整数, 注意这还是二进制补码数.

C-Model的参数设置和IP的参数设置不完全一致

scaling_sch在C-Model和IP core的顺序是反的, 例如scaling_sch[0]是第一个数据, scaling_sch[1] 是第二个,但在 FFT IP 上需要把它们的顺序到过来, 也就是 scaling_sch[0] 是最后一个数据, scaling_sch[1] 是倒数第二个。

Overflow

如果设置的是 Pipelined, Streaming I/O architecture，出现 overflow,那么 C-Model 和 IP core 前仿的结果是不一致, 也就是 C-Model 的 xk_re 和 xk_im 与 FFT IP 前仿的 xk_re 和xk_im 不一致, 出现 overflow , 看 xk_re 和 xk_im 的结果是没有意义的, 需要调整 scaling 保证没有 overflow.

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