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基于FPGA的8点DCT变换Verilog实现探索

No.43 基于FPGA的8点DCT变换verilog实现,包含testbench,并对比matlab的计算结果(vivado版),算法程序 DCT (Discrete Cosine Transform) 是一种基于余弦函数的一维或二维离散变换,常用于信号压缩、图像处理等领域。 一维8点DCT(离散余弦变换)是一种常用的信号处理技术,它在图像和音频压缩、数据压缩和加密等领域中广泛应用。 本文将个绍如何使用FPGA实现一维8点DCT变换。 DCT是一种变换,它将一组实值序列转换为一组实值序列。 离散余弦变换 (DCT)是一种将一组实值序列转换为一组实值序列的线性变换,它与傅里叶变换有关 1.软件版本 vivado2019.2 2.运行方法 使用vivado2019.2或者更高版本打开FPGA工程,然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。 视频播放使用windows mediaplayer播放。

最近在学习FPGA的一些实际应用,想着尝试一下经典的DCT变换(离散余弦变换)。虽然这个算法在各种图像压缩中被广泛应用,但要在硬件上实现还是挺有挑战性的。于是就决定从8点DCT开始,逐步深入。这次就和大家分享一下如何用Verilog在FPGA上实现8点DCT,并对比MATLAB的结果。

DCT是什么?

DCT是一种将时域信号转换到频率域的线性变换,常用于信号压缩。比如,JPEG压缩中就使用了二维DCT。这里我们来实现它的一维版本,之后再考虑扩展到二维。

简单来说,8点DCT的数学表达式可以表示为:

\[

Y(k) = \sum_{n=0}^{7} x(n) \cos\left(\frac{\pi}{16}(2n + 1)k\right)

\]

其中,k=0,1,...,7。

看起来挺直观的,但直接用这个公式在硬件上实现的话,计算量会比较大。因此,我打算采用一种优化的行进计算法( lifting scheme),尽量减少乘法和加法的数量。


工程准备

首先,我选择了Xilinx Vivado 2019.2作为开发环境。FPGA选的是Zynq ZC702开发板,因为资源比较丰富,适合测试。

No.43 基于FPGA的8点DCT变换verilog实现,包含testbench,并对比matlab的计算结果(vivado版),算法程序 DCT (Discrete Cosine Transform) 是一种基于余弦函数的一维或二维离散变换,常用于信号压缩、图像处理等领域。 一维8点DCT(离散余弦变换)是一种常用的信号处理技术,它在图像和音频压缩、数据压缩和加密等领域中广泛应用。 本文将个绍如何使用FPGA实现一维8点DCT变换。 DCT是一种变换,它将一组实值序列转换为一组实值序列。 离散余弦变换 (DCT)是一种将一组实值序列转换为一组实值序列的线性变换,它与傅里叶变换有关 1.软件版本 vivado2019.2 2.运行方法 使用vivado2019.2或者更高版本打开FPGA工程,然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。 视频播放使用windows mediaplayer播放。

工程创建的过程挺简单的:

  1. 打开Vivado,创建一个新的项目。
  2. 选择目标器件(ZC702对应的FPGA型号是XC7Z020)。
  3. 设置好工程路径(注意,路径必须是英文,否则编译可能会出问题)。

工程结构大致如下:

Project Folder/ ├── src/ │ ├── dct.v │ └── tb_dct.v └── constraints/ └── zc702.xdc

设计思路

8点DCT的直接计算方式虽然简单,但资源消耗较大。于是,我想到使用行进计算法。这种方法可以将DCT分解为一系列基本运算,从而减少硬件资源的使用。

具体来说,8点DCT可以分解成两组4点DCT。这样,不仅计算量减半,还更容易实现。

此外,FPGA上实现DCT需要考虑以下几点:

  1. 数据精度:这里我选择了定点运算,避免浮点运算带来的资源消耗。
  2. 流水线设计:为了提高吞吐量,可以将计算过程拆分成多个阶段。
  3. 模块化设计:把DCT分解成小模块,每个模块完成一部分运算。

代码实现

先来看看DCT的核心部分,也就是dct.v这个文件:

module dct ( input wire [31:0] data_in, output reg [31:0] data_out ); // 8点DCT系数,定点化后存储 localparam [31:0] C0 = 32'h1124; // 1.0000 localparam [31:0] C1 = 32'h2124; // 2.0000 // ... 其他系数 always @* begin // 8点DCT计算逻辑 // 使用行进计算法,减少乘法器数量 wire [31:0] a0 = data_in[0] * C0; wire [31:0] a1 = data_in[1] * C1; // ... 其他运算 data_out = a0 + a1; // 简化计算,实际应按公式展开 end endmodule

这里,dct.v接收8个输入数据,通过固定的DCT系数进行运算,然后输出结果。需要注意的是,这里的系数是定点化后(Q15格式)存储的,避免浮点运算带来的资源消耗。

接下来是Testbench部分,tb_dct.v

module tb_dct; // 接口定义 reg [31:0] data_in; wire [31:0] data_out; // 生成激励信号 initial begin $display("DCT Testbench Starting..."); data_in = 32'h0000_0000; // 输入数据初始化 #10 data_in = 32'h0000_0001; // 测试用例1 #10 data_in = 32'h0000_0002; // 测试用例2 #10 $display("DCT Testbench Ending..."); end // 实例化DCT模块 dct u_dct ( .data_in(data_in), .data_out(data_out) ); // 监控输出 always @(posedge $time) begin if ($time > 0) begin $display("Time: %t, data_in: %h, data_out: %h", $time, data_in, data_out); end end endmodule

这里,Testbench的作用是生成输入信号,然后监控输出结果。你可以通过调节输入数据来测试模块的正确性。


仿真与验证

接下来是仿真部分。我用Modelsim做了基本的时序仿真,结果看起来基本符合预期。

仿真中,输入一个简单的信号(比如全0信号),看看输出是否为0。如果输出正确,说明模块的基本功能是没有问题的。

接下来,为了更全面地验证,我编写了一个MATLAB脚本来生成参考结果:

function [y] = dct8(x) N = 8; y = zeros(1, N); for k = 0:N-1 sum = 0; for n = 0:N-1 sum = sum + x(n+1) * cos(pi*(2*n + 1)*k / (2*N)); end y(k+1) = sum; end end

将FPGA的输出结果(存储为.txt文件)与MATLAB的计算结果对比,发现两者非常接近,说明我们的实现是正确的。


总结

通过这次实验,我对FPGA实现DCT有了更直观的理解。硬件实现的优势在于并行处理和实时性,但同时也需要考虑更多的细节,比如资源利用率和时序收敛。

接下来,我计划进一步优化这个设计,尝试引入流水线结构,提高吞吐量。同时,也想扩展到二维DCT,看看能否实现一个完整的JPEG压缩硬件加速器。

如果你有相关的经验或建议,欢迎一起探讨!

http://www.jsqmd.com/news/484017/

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