Xilinx Gleitender Mittelfilter

Zielsetzung: Theorie, Algorithmen, Entwurfstechniken und praktische Realitäten der Implementierung von DSP-Algorithmen und digitalen Kommunikationsarchitekturen mittels FPGA-Technologie zu präsentieren. Kurs Präsentation Style: Dies ist eine intensive 2-tägigen Kurs, der mit einem umfassenden Satz von Noten auf DSP für FPGAs zu erziehen. Die wichtigsten Punkte werden mit Ableitungen und technischen Details, die in den Lehrveranstaltungen für spätere Selbststudien zur Verfügung gestellt werden, vorgestellt. Nach jeder Vorlesung werden praktische Übungen mit Xilinx FPGA Hardware und Software durchgeführt. Es werden 40 Vorlesungen, 20 Demonstrationen und 40 praktische Übungen mit FPGA-Hard - und Software angeboten. Wer teilnehmen sollte: Universitätsdozenten, die Xilinx-Geräte für Lehre, Forschung und Entwicklung verwenden möchten. Auch analoge, HF-, Digital-, DSP - oder FPGAASIC-Ingenieure, die daran interessiert sind, die relevanten Designstrategien und - philosophien für die Implementierung von Algorithmen und Anwendungen auf FPGAs zu kennen, können den Kurs vorteilhaft finden. Ein Hintergrund in einigen der Grundlagen des DSP (Abtastung, Quantisierung, Frequenzbereich, digitale Filterung) ist nützlich, aber nicht wesentlich. Kursnotizen, Hardware und Software: Alle Teilnehmer erhalten gedruckte und elektronische Kopien der 8220DSP für FPGAs Primer8221 Notizen. Diese Materialien sind Open Source und verfügbar für die Teilnehmer zur Wiederverwendung durch entsprechende Bezugnahme auf Original-Quelle. Hochschullehrer und Professoren mit direkter Mitarbeit im Unterricht DSP andor FPGA Design, die an dem Kurs teilnehmen, können die Hard - und Software über eine Spende des Xilinx University Program (XUP) erhalten. Lernziele Verstehen der aktuellen und relevanten DSP-Anwendungen für FPGAs Verwendung eines FPGAs oder eines DSP-Prozessors - oder beide Arithmetikprobleme - Implementierung von Multiplikationen und Adds - effizient Die (manchmal gravierenden) Auswirkungen von Rundungen und Trunkierungen Umgang mit Überlauf - und Unterlaufszenarien Fortgeschrittene Arithmetik - Wenn wir Quadratwurzeln, Teilungen und mehr benötigen Designtechniken zur Minimierung von Musterwortlängen Effiziente FIR (Finite Impulse Response) - Filterdesign und - implementierung Die Verwendung von IIR-Filtern (endlose Impulsantwort) in DSP für FPGA-Anwendungen Die Bedeutung von Retiming, Pipelining Und Multichannelfiltern Die Kosten und Relevanz von Spezialfiltern wie CIC (Kaskadenintegrationskamm) - Filtern Die Anforderungen und die Implementierung von adaptiven Filteralgorithmen Die Implementierung von IF-Modulations - und Demodulationstechniken Warum und wie man numerisch gesteuerte Oszillatoren (NCOs) implementiert Synchronisation amp digitale comms Recovery System-Timing-Architektur und Implementierung der direkten Digital Down Converter (DDC) DSPFPGA Komponenten eine QAM (Quadrature Amplitude Modulator) Transceiver zu implementieren Wie effizient mehrkanaligen Filter für 3G-Anwendungen Design-Strategien für die Umsetzung der orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) implementieren Mit den QR-Algorithmen für adaptive Entzerrung und Beamforming-Implementierung eines FPGA-fähigen physikalischen Schicht für 802,16 DSP für FPGA-Technologie amp Prüfung der Bewerbung 8226 DSP für FPGA-Anwendungen 8226 folgende Wort Probleme - DSP auf Xilinx FPGAs ist nicht nur 16-Bit-8226-Design für Anwendungen Abtastung bei gt 100MHz 8226 FPGA-Anwendungen Beispiele: 3G, 802.16, cDMA2000 8226 FPGAs, DSP-Prozessoren, ASIC - was zu verwenden - wann und wo 8226 Lineare Algebra - Matrizen, Vektoren 8226 Berechnung der inversen Matrix und DSP-Anforderungen FPGA-Technologie 8226 die Xilinx DSP für FPGA-Technologie Roadmap 8226 Taktraten, Datenraten und Abtastraten 8226 Bits, Slices, konfigurierbare Logikblöcke und Multiplier 8226 MIPs und MACs Leistungsdaten 8226 FPGA Familien und Quellen 8226 Fallstudie - die Virtex 4 und DSP48 Slices 8226 Überprüfung eines HDL Designflusses aus Algorithmus zur Implementierung tools für die DSP für FPGA-Design 8226 Arbeiten mit Matlab und Simulink 8226 Xilinx System Generator 8226 Hohe Design-Flow 8211 von Algorithmus zu FPGA 8226 Hardware in der Schleife Arithmetic Fundamentals 8226 2s Arithmetik 8226 Nattern und Multiplikatoren feste Ergänzung zu Simulink und Einbringen. Divisions - und Quadratwurzel 8226 Wordlength Ausgaben AMP Punktarithmetik Feste 8226 Overflowunderflow und TruncationRounding gibt 8226 komplexe Arithmetik (real und imaginär) Anforderungen für DSP 8226 Die Rolle von Algorithmen arithmetische Annäherung und CORDICs Digitale Filter für FPGAs 8226 Symmetric Linear Phase Filter - amp Optimierung Xilinx efficieny 8226 Upsamplinginterpolation amp Downsamplingdecimation 8226 Trade-offs mit Wortlänge, Abtastrate und Filterlängen. 8226 Retiming-Techniken 8226 Cut-Set-Verzögerung für transponierte und systolische FIR-Filter 8226 Halbband, gleitender Durchschnitt, Kammfilter und CIC-Filter 8226 Multichannelfilter-Implementierung 8226 Polyphasenfilter-Implementierung Adaptive Filtering für FPGAs 8226 Die Fragen aus der numerischen Rückkopplung und dem Umgang Sie 8226 Der LMS-Algorithmus 8226 LMS-Implementierung und Anwendung 8226 Der RLS-Algorithmus 8226 RLS-Implementierung - der QR-Algorithmus - Klassische lineare Algebra 8226 Numerische Integrität und Stabilität QAM (Quadrature Amplitude Modulation) Systems 8226 The DSP emabled IF Funkarchitektur 8226 Entwurf numerisch gesteuerter Oszillatoren 8226 Design von Sende - und Empfangsabtastfiltern 8226 Carrier-Timing-Wiederherstellung und Symbolsynchronisationstechnik 8226 Konstellationen, Phasendrehungen und Testszenarien 8226 Verbreitungsspektrumstrategien und Anforderungen FPGA System Level DSP-Anwendungen 8226 A 3G, fs 80 MHz, 4 x 5 MHz überabgetastet mehrkanaligen Filter 8226 Bluetooth-kompatiblen direkten digitalen Abwärtswandler (DDC) Design 8226 Adaptive LMS Entzerrung für drahtgebundene Anwendungen 8226 Adaptive QR-Algorithmus für drahtlose digitale Strahlformungs 8226 Entwurf von NCO, FIR Filter für Generic QAM Transmitter Universität Fakultät kann verlangen, die Werkstatt Materialien, indem Sie eine E-Mail an xupxilinxXilinx Pausen über 200-Tage Moving Average - Bullish für XLNX Im Handel am Mittwoch, Aktien von Xilinx, Inc. (Symbol: XLNX) über ihre 200 überquerte Tage-gleitenden Durchschnitt von 46,22, wechselnde Hände so hoch wie 46,44 pro Aktie. Xilinx, Inc.-Aktien sind derzeit Handel bis etwa 1,4 am Tag. Die untenstehende Grafik zeigt die einjährige Performance der XLNX-Aktie im Vergleich zu ihrem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt: Der XLNX-Tiefpunkt in der 52-Wochen-Spanne liegt bei 36,24 je Aktie, wobei 55,59 der 52-Wochen-Höchststand ist Ein letzter Handel von 46,45. Nach Angaben des ETF Finders im ETF Channel bildet XLNX 3,10 der iShares PHLX Semiconductor ETF (Symbol: SOXX), die am Mittwoch mit einem Kursgewinn von 1,2 aufgestockt wird. Die Ansichten und Meinungen, die hierin ausgedrückt werden, sind die Ansichten und Meinungen des Autors und entsprechen nicht unbedingt denen der NASDAQ OMX Group, Inc. Recursive Moving Average Filter bull quot quot (0) 0 bull 2 ​​160160160160 Der gleitende Durchschnittsfilter ist ein FIR-Filter Der Länge N mit allen Anzapfungen gleich (1N) .160 Sein bekannt für lausige Frequenztrennung, aber ausgezeichnetes Zeitverhalten - in diesem Sinne, es-out-Bessels ein Bessel-Filter.160 Sie können es mit SigmaStudios FIR-Block wie beschrieben implementieren Hier: Je länger der Filter, desto mehr Glättung - aber der Standard-FIR-Filteralgorithmus verwendet viele Anweisungen für riesige Filter, da er für jeden Tap-Wert Koeffizienten multiplizieren muss.160 Dies ist ein Abfall, wenn alle Koeffizienten gleich sind.160 Wie Kapitel 15 von Steven W. Smiths Buch zeigt, können Sie einen gleitenden mittleren Filter mit einer rekursiven Technik, die einen Hahn vor und nach einer (N-1) Größenverzögerung.160 Ein solches Filter erscheint unten als Teil eines Tests Schaltung mit Signalquelle und einem Bessel-Filter zum Vergleich: 160160160160 Koeffizienten werden an den Eingang mit dem einzigen Verstärkungsfaktor gezogen.160 Die vorliegende Abtastung addiert den Ausgang, wenn sie in die Verzögerung eintritt, wobei die verzögerte Abtastprobe vom Ausgang bei ihrem Austritt subtrahiert. 160 Der Addierer mit der Rückkopplung akkumuliert diese Additionen und Subtraktionen, um die Ausgabe zu bilden - das tut etwas, was trivial in C ist, aber ansonsten ein Schmerz in der GUI ist.160 Obwohl eine rekursive Technik verwendet wird, bleibt der Filter ein wahrer FIR-Filter - Wird die Länge der Impulsantwort nur durch Ihre Verzögerung eingestellt. 160160160160 Meine Testeingabe ist eine Rechteckwelle mit addiertem Rauschen.160 Gefilterte Ergebnisse erscheinen als obere Spur in beiden Fotos - Zuerst der gleitende Mittelwertfilter: Der Bessel-Filter: 160160160160 Der gleitende Mittelfilter ermöglicht mehr Rauschen, (Die lineare Phase) .160 Das Abhören der beiden Wellenformen mit Kopfhörern zeigt ein ähnliches Ergebnis - mehr Rauschen mit dem gleitenden mittleren Filter, aber die Charakteristik Klang einer Rechteckwelle kommt durch.