Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback

Development of hardware-software model for signal spectrum computation using Fast Fourier Transform based on FPGA

Development of hardware-software model for signal spectrum computation using Fast Fourier Transform based on FPGA

Abstract

The object of research is the implementation methods of an adaptive hardware-software model for signal spectrum analysis using Fast Fourier Transform (FFT), implemented on a Field-Programmable Gate Array (FPGA) followed by processing in the software part. This solution combines the advantages of hardware acceleration and software flexibility. The proposed model is aimed at solving the problem of creating an efficient tool for real-time signal processing, taking into account limitations in accuracy, latency, resource usage, and data retention for further processing and analysis. The model is designed with scalability in mind, both in terms of increasing the number of processing channels and extending the FFT length and precision level. Its development included stages of modeling, synthesis, debugging, and testing close to real-world conditions. The structure of the model was thoroughly designed, data representation formats and rounding procedures were optimized, and the FFT algorithm was adapted to the specifics of the chosen platform. Altogether, this ensured high accuracy of spectral analysis and efficient use of FPGA resources, as confirmed by experimental data. Practical testing of the system in real time was conducted, during which such parameters as result accuracy and power consumption were evaluated, considering the efficient use of logic elements and memory blocks. The obtained results logically reflect the advantages of the hardware-software implementation, the usage of optimized data formats and rounding procedures, as well as the successful adaptation of the FFT algorithm. This allowed achieving a balance between high spectral analysis accuracy at the level of 3.97 kHz with an FFT length of 16,384, a twofold reduction in the required memory size, and a 0.25 ms decrease in FFT result transmission time. The practical applications of the developed model cover a wide range of fields, including embedded signal processing systems, modern real-time measurement devices, as well as mobile or energy-efficient systems, where real-time processing under low power consumption is critical. Thanks to its versatility, the model can be integrated into more complex digital signal processing systems, expanding their functionality.

Об’єктом дослідження є методи реалізації адаптивної апаратно-програмної моделі для спектрального аналізу сигналів за допомогою швидкого перетворення Фур'є (ШПФ), реалізована на ПЛІС з подальшою обробкою в програмній частині. Таке рішення поєднує в собі переваги апаратного прискорення та програмної гнучкості. Запропонована модель спрямована на вирішення проблеми створення ефективного інструменту для обробки сигналів у реальному часі з урахуванням обмежень точності, затримки, використання ресурсів та збереження даних для подальшої обробки та аналізу. Модель розроблена з можливістю масштабування як для збільшення кількості каналів обробки, так і для розширення довжини ШПФ та підвищення рівня точності. Процес її створення включав послідовні етапи моделювання, синтезу, налагодження та тестування в реальних умовах. Було проведено ретельне проєктування структури моделі, вдосконалено формати представлення даних і процедури округлення, а також адаптовано алгоритм ШПФ до специфіки обраної платформи, що в сукупності забезпечило високу точність спектрального аналізу та ефективне використання ресурсів ПЛІС, про що свідчать експериментальні дані. Проведено практичні випробування роботи системи в реальному часі, під час яких оцінювалися такі параметри, як точність отриманих результатів та рівень енергоспоживання, зважаючи на ефективність використання логічних елементів, блоків пам’яті. Отримані результати є логічним відображенням переваг апаратно-програмної реалізації, впровадження оптимізованих форматів даних і процедур округлення, а також вдалої адаптації алгоритму ШПФ. Це дозволило досягти балансу між високою точністю спектрального аналізу на рівні 3,9 кГц при довжині ШПФ 16384, зменшенням обсягу необхідної пам’яті вдвічі та скороченням часу передачі результатів ШПФ на 0,25 мс. Практичне застосування розробленої моделі охоплює широкий спектр сфер, зокрема вбудовані системи обробки сигналів, сучасні прилади для вимірювань у реальному часі, а також мобільні чи енергоефективні системи, де вирішальними факторами є робота в реальному часі при низькому енергоспоживанні. Завдяки своїй універсальності модель може бути інтегрована в складніші системи цифрової обробки сигналів, розширюючи їх функціональність.

Keywords

Field-Programmable Gate Array, модель, model, accuracy, Fast Fourier Transform, магнітуда, python, швидке перетворення Фур'є, rounding, telecommunications, magnitude, програмована логічна інтегральна схема, телекомунікації, округлення, точність, Python

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold