Vivado HLS之海明窗实现

Vivado HLS之海明窗实现

说明：

环境：win7 64   vivado 2014.1
开发板：zedboard version d    xc7z020clg484-1
目标：使用HLS创建一个海明窗，并对其源程序、HLS优化等进行分析。

说明：文本在参考官网资料的基础上整理而成。

声明：本文中所有的源码、工程文件在“我的资源”中可以找到，如果没有请联系作者本人。转载请注明出处。

正文：

本文将分为以下步骤：

1. 使用HLS建一个工程，添加源文件，进行功能测试

2. 海明窗原理介绍和源程序分析

3. 导出IP

4. 总结

 

1. 使用HLS建一个工程，添加源文件，进行功能测试

1）建立HLS工程。可以选择GUI的方式进行创建，详见ug871；本文选择tcl的方式。

运行Vivado HLS 2014.1 Command Prompt，使用cd命令切换到工程目录（即包含“我的资源”中“run_hls.tcl”的目录，也可以自己重新创建）。

打开后，可以使用dir命令查看是否包含此文件。

键入：vivado_hls -f run_hls.tcl

此时会自动创建一个HLS工程并出现GUI界面。如果没有出现，

键入：vivado_hls –p hamming_window_prj即可

2）此时可以查看源文件（hamming_window.cpp）和testbench（hamming_window_test.cpp）文件，还可以看到out.gold.dat文件，此文件为标准的输出结果，用于对比验证。

注意，hamming_window.cpp中的函数名hamming_window即为将要生成的IP的名称，必须相同

3）选择run c Simulation进行逻辑验证。此步骤可以验证程序的语法、功能等问题。但是调试功能不强，因此建议最好先在外面验证好代码的正确性，再在HLS中进行操作。

验证后，出现下图，说明验证成功。如果失败，可能是没有指定器件，可在solution setting—Synthesis 里面进行设置。

2. 海明窗原理介绍和源程序分析

4）海明窗原理介绍

广义余弦窗：

汉宁窗、海明窗和布莱克曼窗，都可以用一种通用的形式表示，这就是广义余弦窗。这些窗都是广义余弦窗的特例，汉宁窗又被称为余弦平方窗或升余弦窗，海明窗又被称为改进的升余弦窗，而布莱克曼窗又被称为二阶升余弦窗。采用这些窗可以有效地降低旁瓣的高度，但是同时会增加主瓣的宽度。

这些窗都是频率为0、2π/(N–1)和4π/(N–1)的余弦曲线的合成，其中N为窗的长度。通常采用下面的命令来生成这些窗：

ind=(0:N-1)'*2*pi/(N-1)

window=A-B*cos(ind)+C*cos(2*ind)

其中，A、B、C适用于自己定义的常数。根据它们取值的不同，可以形成不同的窗函数：

●  汉宁窗A=0.5，B=0.5，C=0；

●  海明窗A=0.54，B=0.54，C=0；

●  布莱克曼窗A=0.5，B=0.5，C=0.08；

5）hamming_window.cpp程序分析

hamming_window.cpp

#include "hamming_window.h" // Provides default WINDOW_LEN if not user defined// Translation module function prototypes:static void hamming_rom_init(in_data_t rom_array[]);// Function definitions:void hamming_window(out_data_t outdata[WINDOW_LEN], in_data_t indata[WINDOW_LEN]){   static in_data_t window_coeff[WINDOW_LEN];   unsigned i;   // In order to ensure that 'window_coeff' is inferred and properly   // initialized as a ROM, it is recommended that the array initialization   // be done in a sub-function with global (wrt this source file) scope.   hamming_rom_init(window_coeff);   for (i = 0; i < WINDOW_LEN; i++)   {#pragma HLS UNROLL      outdata[i] = (out_data_t)window_coeff[i] * (out_data_t)indata[i];   }}// This initialization function will be optimized away during high level// sythesis (HLS), resulting in the underlying memory being inferred as a ROM// by RTL synthesis.static void hamming_rom_init(in_data_t rom_array[WINDOW_LEN]){   int i;   for (i = 0; i < WINDOW_LEN; i++)   {#pragma HLS PIPELINE      float real_val = 0.54f -         0.46f * cos(2.0f * M_PI * i / (float)(WINDOW_LEN - 1));      rom_array[i] = (in_data_t)(WIN_COEFF_SCALE * real_val);   }}

hamming_window.h

#ifndef HAMMING_WINDOW_H_#define HAMMING_WINDOW_H_#include <cmath>#include <fstream>#include <iostream>#include <iomanip>#include <cstdlib>using namespace std;#ifndef M_PI#define M_PI           3.14159265358979323846#endif// If WINDOW_LEN is not defined by the user, define a default value#ifndef WINDOW_LEN#define WINDOW_LEN 256#endif// If WIN_COEFF_FRACBITS not defined by user, set a default value#ifndef WIN_COEFF_FRACBITS#define WIN_COEFF_FRACBITS (14)#endif// Set the scale factor for the window coefficients#define WIN_COEFF_SCALE ((float)(1 << WIN_COEFF_FRACBITS))// This function applies an Hamming window function to the 'indata' buffer,// returning the windowed data in 'outdata'.  The coefficients are 16-bit// scaled integer, which may be interpreted as a signed fixed point format,// with WIN_COEFF_FRACBITS bits after the binary point.//typedef int16_tin_data_t;//typedef int32_tout_data_t;#include "ap_int.h"typedef ap_int<16>in_data_t;typedef ap_int<32>out_data_t;void hamming_window(out_data_t outdata[], in_data_t indata[]);#endif // HAMMING_WINDOW_H_ not defined

6）hamming_window.cpp程序分析

testbench用于测试hamming_window模块的正确性。本例选取的600个采样点进行测试，数据为：从0到+75，再到-75，再到+75，再到-75，以此类推，间隔为1.把fir的结果和一个标准结果文件out.gold.dat进行比较，如果相同，说明程序正确。

#include<stdio.h>#include"hamming_window.h"int main(int argc,char*argv[]){in_data_t test_data[WINDOW_LEN];out_data_t hw_result[WINDOW_LEN], sw_result[WINDOW_LEN];int i;unsigned err_cnt =0, check_dots =0;for(i =0; i < WINDOW_LEN; i++){// Generate a test pattern for input to DUT      test_data[i]=(in_data_t)((32767.0*(double)((i %16)-8)/8.0)+0.5);// Calculate the coefficient value for this indexin_data_t coeff_val =(in_data_t)(WIN_COEFF_SCALE *(0.54-0.46* cos(2.0* M_PI * i /(double)(WINDOW_LEN -1))));// Generate array of expected values -- n.b. explicit casts to avoid// integer promotion issues      sw_result[i]=(out_data_t)test_data[i]*(out_data_t)coeff_val;}// Call the DUT   printf("Running DUT...");   hamming_window(hw_result, test_data);   printf("done.\n");// Check the results returned by DUT against expected values   printf("Testing DUT results");for(i =0; i < WINDOW_LEN; i++){if(hw_result[i]!= sw_result[i]){         err_cnt++;         check_dots =0;         cout <<         cout <<"\n!!! ERROR at i ="<< i <<"- expected:"<<  sw_result[i]<<"got:"<< hw_result[i]<< endl;}else{// indicate progress on consoleif(check_dots ==0)            printf("\n");                printf(".");if(++check_dots ==64)            check_dots =0;}}   printf("\n");// Print final status messageif(err_cnt){      printf("!!! TEST FAILED - %d errors detected !!!\n", err_cnt);}else      printf("*** Test Passed ***\n");// Only return 0 on successreturn err_cnt;}

3. 导出IP

选择export RTL，导出格式选择IP Catalog。

4. 总结.

使用HLS设计了海明窗的IP。