Xilinx moving average filter

Objetivo do Curso: Apresentar teoria, algoritmos, técnicas de design e pratiges reais da implementação de algoritmos DSP e arquiteturas de comunicações digitais usando a tecnologia FPGA. Estilo de Apresentação do Curso: Este é um curso intensivo de 2 dias que irá educar usando um conjunto abrangente de notas no DSP para FPGAs. Os pontos-chave serão lidos com derivações e detalhes técnicos fornecidos nas notas do curso para posterior auto-estudo. Após cada leitura, as sessões de laboratório prático serão executadas usando hardware e software Xilinx FPGA. A entrega será de 40 aulas, 20 demonstrações e 40 laboratórios práticos usando hardware e software FPGA. Quem deve participar: Palestrantes universitários interessados ​​em usar dispositivos Xilinx para ensino, pesquisa e desenvolvimento. Também os engenheiros analógicos, RF, digitais, DSP ou FPGAASIC que estão interessados ​​em conhecer as estratégias e filosofias de projeto relevantes para implementar algoritmos e aplicativos em FPGAs podem achar o curso benéfico. Um fundo em alguns dos fundamentos do DSP (amostragem, quantização, domínio de freqüência, filtragem digital) é útil, mas não é essencial. Notas do Curso, Hardware e Software: Todos os participantes receberão cópias impressas e eletrônicas das notas 8220DSP para FPGAs Primer8221. Esses materiais são de código aberto e estão disponíveis para que os participantes possam ser reutilizados com referência apropriada à fonte original. Palestrantes universitários e professores com envolvimento direto no ensino de design DSP e FPGA que participam do curso podem receber o hardware e o software via doação do Xilinx University Program (XUP). Objetivos de Aprendizagem Compreender os aplicativos DSP atuais e relevantes para FPGAs Quando usar um processador FPGA ou DSP - ou ambos os problemas Aritméticos - Como implementar multiplica e adiciona - de forma eficiente O impacto (às vezes sério) do arredondamento versus truncamento Lidando os cenários de transbordamento e subfluxo Aritmética Avançada - Quando precisamos de raízes quadradas, divide e mais Técnicas de projeto para minimizar comprimentos de texto de amostras Projeto e implementação de filtro de resposta de impulso finito (FIR). Uso dos filtros IIR (resposta de impulso infinito) em DSP para aplicações FPGA. Importância de retimização, pipelining E filtros multicanal O custo e a relevância de filtros especiais, como os filtros CIC (cascade integrated-comb) Os requisitos e implementação de algoritmos de filtragem adaptativa A implementação de técnicas de modulação e desmodulação IF Por que e como implementar osciladores controlados numericamente (NCOs) Técnicas para Amplificador de sincronização comecções de sincronização de dados digitais Sy Arquitetura de haste e implementação de componentes DSPFPGA de DownConverter Digital direto (DDC) para implementar um transceptor QAM (Modulador de amplitude em quadratura) Como implementar eficientemente filtros multicanal para aplicações 3G Estratégias de projeto para implementação de multiplexação ortogonal de divisão de freqüência (OFDM) Usando os algoritmos QR para adaptação Equalização e formação de feixes Implementação de uma camada física habilitada para FPGA para 802.16 DSP para FPGA Technology amplificação Revisão de Aplicação 8226 DSP para aplicativos FPGA 8226 Problemas de problemas de texto - DSP em FPGAs Xilinx não é apenas 16 bits 8226 Design para amostragem de aplicativos em gt Aplicações de FPGA de 8M228 de 100MHz exemplos: 3G, 802.16, cdma2000 8226 FPGAs, processadores DSP, ASIC - o que usar - quando e onde 8226 Álgebra linear - matrizes, vetores 8226 Cálculo da matriz inversa e requisitos DSP Tecnologia FPGA 8226 O catálogo Xilinx DSP para tecnologia FPGA 8226 Taxas de bloqueio, dados Taxas e taxas de amostragem 8226 Bits, fatias, L configurável Blocos ogic e Multiplicadores 8226 Índices de desempenho MIPs e MACs 8226 Famílias e fontes FPGA 8226 Estudo de caso - as fatias Virtex 4 e DSP48 8226 Revisão de um fluxo de design HDL do algoritmo para a implementação Ferramentas para DSP para FPGA Design 8226 Trabalhando com Matlab e Simulink 8226 Xilinx System Generator 8226 Fluxo de design de alto nível 8211 do algoritmo para Simulink para FPGA 8226 Hardware no laço Fundamentos Aritméticos 8226 2s complementam a aritmética do ponto fixo 8226 Adicionadores e multiplicadores, e apresentando. Divisão e raiz quadrada 8226 Problemas com o período de palavra amplo Aritmética do ponto fixo 8226 Sobrecarga de fluxo e Truncação Problemas de transição 8226 Requisitos aritméticos complexos (reais e imaginários) para DSP 8226 O papel dos algoritmos de aproximação aritmética e CORDICs Filtragem digital para FPGA 8226 Filtros de Fase Lineares Simétricos - Otimização de amplificação de eficiência Xilinx 8226 Upsamplinginterpolation amp Downsamplingdecimation 8226 Trade-offs com comprimento de texto, taxa de amostragem e comprimentos de filtro. 8226 Técnicas de reimpressão 8226 Retardo de corte para transposição e filtros FIR sistólicos 8226 Meia banda, média móvel, filtros de pente e filtros CIC 8226 Aplicação do filtro multicanal 8226 Implementação do filtro polifásico Filtração adaptativa para FPGA 8226 As questões do feedback numérico e como lidar com 8226 O algoritmo LMS (mínimo quadrado médio) 8226 Implementação e aplicação LMS 8226 O algoritmo RLS (quadrados mínimos recursivos) 8226 Implementação RLS - o algoritmo QR - Álgebra linear clássica 8226 Problemas de integridade e estabilidade numéricas Sistemas QAM (Modulação de amplitude em quadratura) 8226 O DSP emabled IF Radio architecture (software radio) 8226 Design de osciladores com controle numérico 8226 Design de transmissão e recepção de filtros digitais compatíveis 8226 Técnicas de sincronização de operadores e sincronização 8226 Constelações, rotações de fase e cenários de teste 8226 Estratégias de espectro espalhado e Requisitos FPGA System Level DSP Applications 8226 A 3G, fs 80MHz, 4 x 5MHz, filtros de multicanal superamplados 8226 Design de downconverter digital direto (DDC) compatível com Bluetooth 8226 Equalização com base em LMS adaptativo para aplicações de rede fixa 8226 Algoritmo de QR adaptável para modelagem de feixe digital sem fio 8226 Design de NCO, filtro FIR para transmissor QAM genérico Universidade O corpo docente pode solicitar os materiais da oficina enviando um e-mail para xupxilinxXilinx Breaks acima da média móvel de 200 dias - Bullish para XLNX Na negociação na quarta-feira, as ações da Xilinx, Inc. (Símbolo: XLNX) cruzaram acima de sua média móvel de 200 dias de 46,22, mudando Mãos até 46,44 por ação. As ações da Xilinx, Inc. atualmente estão negociando cerca de 1,4 no dia. O gráfico abaixo mostra o desempenho de um ano de ações XLNX, em relação à sua média móvel de 200 dias. Observando o gráfico acima, o ponto baixo de XLNXs em seu intervalo de 52 semanas é de 36,24 por ação, com 55,59 como o ponto alto de 52 semanas - comparado com Uma última troca de 46.45. De acordo com o ETF Finder no ETF Channel, a XLNX compõe 3.10 do iShares PHLX Semiconductor ETF (Symbol: SOXX), que está sendo negociado em cerca de 1,2 no dia quarta-feira. As opiniões e opiniões aqui expressas são as opiniões e opiniões do autor e não refletem necessariamente as de The NASDAQ OMX Group, Inc. Recursive Moving Average Filter bull quot quot (0) 0 bull 2 ​​160160160160 O filtro de média móvel é um filtro FIR De comprimento N com todas as torneiras iguais a (1N) .160 É conhecida pela péssima separação de frequência, mas excelente resposta no tempo - nesse sentido, é um filtro Bessel Bessels.60 Você pode implementá-lo com o bloco FIR SigmaStudios como descrito Aqui: quanto mais o filtro, mais alisamento - mas o algoritmo de filtro FIR padrão usa muitas instruções para filtros enormes, porque ele tem que multiplicar coeficientes para cada toque.160 Este é um desperdício quando todos os coeficientes são iguais.160 Como o capítulo 15 do livro de Steven W. Smiths ressalta, você pode fazer um filtro de média móvel com uma técnica recursiva que tenha uma torneira antes e depois de um atraso de tamanho (N-1). Esse filtro aparece abaixo como parte de um teste Circuito com fonte de sinal e um B Filtro Essel para comparação: 160160160160 Os coeficientes são retirados para o único bloco de ganho na entrada.160 A amostra atual adiciona a saída à medida que entra no atraso, a amostra atrasada subtrai da saída à medida que sai.160 O sumador com o feedback Acumula essas adições e subtrações para formar a saída - isso faz algo trivial em C, mas é uma dor na GUI.160 Embora seja utilizada uma técnica recursiva, o filtro permanece como um verdadeiro filtro FIR - o comprimento de sua resposta de impulso É definido apenas pelo seu atraso. 160160160160 A minha entrada de teste é uma onda quadrada com ruído adicional.160 Os resultados filtrados aparecem como o traçado superior em ambas as fotos - Primeiro o filtro médio móvel: o filtro Bessel: 160160160160 O filtro médio móvel permite mais ruído, mas melhor preserva a As ondas quadradas formam - não circunda os cantos e as encostas para cima e para baixo são simétricas (sua fase linear) .160 Ouvir as duas formas de onda com fones de ouvido mostra um resultado semelhante - mais ruído com o filtro médio móvel, mas a característica Surge o som de uma onda quadrada.