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AR# 23247

LogiCORE Fast Fourier Transform - パイプライン化されたストリーミング I/O xFFT アーキテクチャの出力結果が対称にならない理由とBurst I/O と Pipelined Streaming I/O FFT のインプリメンテーション間に違いがある理由

説明

キーワード : FFT, symmetry, bins, rounding, round, error, CORE Generator, パイプライン, パイプライン化, 対称, 丸め込み, エラー

Pipelined Streaming I/O xFFT アーキテクチャの出力結果が対称にならない理由を教えてください。Burst I/O と Pipelined Streaming I/O FFT のインプリメンテーション間の違いは何ですか。

ソリューション

Pipelined Streaming I/O FFT アーキテクチャの出力は、DIF (decimate-in-frequency) FFT アルゴリズムが使用されるため、対称になりません。Burst I/O アーキテクチャでは DIT (decimate-in-time) FFT アルゴリズムが使用されます。DIF FFT アルゴリズムでは内積が丸められるので元々対称にならず、非対称のノイズが発生します。どちらのアーキテクチャでもノイズはありますが、DIT の方が対称ノイズは多く、非対称出力の問題は発生しません。

詳細については、FFT のデータシート (DS260) のアルゴリズムのセクションを参照してください。

詳細は、次を参照してください。
『Limited Dynamic Range of Spectrum Analysis Due To Round off Errors Of The FFT』 Quang Hung Nguyen および Istvan Kollar 著
http://home.mit.bme.hu/~kollar/papers/IMTC-FFT.pdf

『Influence of Digital Signal Processing on Precision of Power Quality Parameters Measurement』 I. Szolik、K. Kovac、および V. Smiesko 著
http://www.measurement.sk/2003/S1/Szolik.pdf

この問題は、ポイント サイズが大きな FFT でより顕著になります。16 ポイントの FFT の場合、実際には問題は確認できず、32 ポイント FFT でもわずかに確認できるのみです。また、bin の周波数が低いほど違いが大きく、FFT 出力結果の前半の方が後半よりもエラーが多くなります。もっと正確な結果が必要なアプリケーションの場合は、X(N/2+1 : N) の結果を使用することも考慮してください。

LogiCORE Fast Fourier Transform (FFT) のリリース ノートおよび既知の問題については、(Xilinx Answer 29209) を参照してください。

AR# 23247
日付 12/15/2012
ステータス アクティブ
種類 一般
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