测距器件APD的性能与器件本身的温度、施加在APD的偏置电压息息相关。 在不同的温度下,APD的偏压对测距性能的影响非常大。 要确定一个合适的APD的偏压Vopt,首先你要知道当前温度下,APD的击穿电压Vbr,一般来讲,Vopt = Vbr – ΔV,ΔV基本是个固定的值。如果要使用算法找到Vbr,通过寻找APD采集信号的噪声方差的剧变点去寻找Vbr是一个不错的方式。 如下图所示,当方差从10以下,突然剧变到45.31,信号噪声方差剧变4倍不止。我们就可以定义此处偏压43.8V为击穿电压Vbr。 那么要在FPGA实现此功能,首先需要在FPGA中实现方差的计算,这也是本文的内容。 这算是脱离例程,第一个本人自己设计的FPGA小模块。
1 CSDN C知道
ChatGPT已经火爆的不行了,猪如何在ChatGPT的风口起飞,这个问题还真是为难。 不过使用ChatGPT倒是不难,CSDN推出了基于ChatGPT的C知道,功能还是比较强大的。我也赶一下时髦,我对C知道问了一个问题:请帮我用Verilog写一个计算方差的算法。
module VarianceCalculator (
input clk,
input rst,
input [N-1:0] data_in,
input valid_in,
output reg [31:0] variance,
output reg valid_out
);
reg [N-1:0] sum;
reg [N-1:0] square_sum;
reg [31:0] mean;
reg [31:0] count;
always @(posedge clk or posedge rst) begin
if (rst) begin
sum <= 'b0;
square_sum <= 'b0;
mean <= 'b0;
count <= 'b0;
valid_out <= 0;
end else if (valid_in) begin
sum <= sum + data_in;
square_sum <= square_sum + (data_in * data_in);
count <= count + 1;
if (count == N-1) begin
mean <= sum / N;
variance <= square_sum / N - (mean * mean);
valid_out <= 1;
end
end
end
endmodule
从算法上来讲,计算方差倒不是一个很难的问题,比如用平方的均值减去均值的平方(平方的期望减去期望的平方)。 C知道提供的Verilog代码就是这样算的,是没有问题的。 但直接拿来用,还是存在少许问题。 不过C知道已经很强大了,是很有参考价值的。
2 V1.0 纯时序逻辑实现
我已记不清从哪里接受了一个写Verilog代码的观念,就是:一个时序逻辑(always块),只写一个变量。这样做的好处是,修改调试非常方便,可以根据仿真结果看哪个变量有问题,然后我就专门去修改那个变量对应的时序逻辑。 不过坏处是,它不如全部变量写到一个时序逻辑里面那样,一眼看到算法的全貌。不过,我不管它的坏处是啥,总之这是我接受的观念,也是我后续编写FPGA代码的风格和态度。
下面给出,我用纯时序逻辑写的方差计算FPGA代码。
2.1 Verilog代码
`timescale 1ns / 1ps
module VarCalculatorV1(
input wire clk ,
input wire rst_n ,
input wire [7:0] data_in ,
input wire valid_in ,
output reg [15:0] variance ,
output reg valid_out
);
//==================================================================
// Parameter define
//==================================================================
parameter N = 256;
//==================================================================
// Internal Signals
//==================================================================
reg [31:0] count;
reg [15:0] sum;
reg [31:0] square_sum;
reg [7:0] mean;
//----------------------------- valid_out -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
valid_out <= 1'b0;
end
else if (count == N+1)begin
valid_out <= 1'b1;
end
else begin
valid_out <= 1'b0;
end
end
//----------------------------- variance -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
variance <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1 && count >= N+1 )begin
variance <= (square_sum >> 8) - (mean * mean);
end
else begin
variance <= 'd0;
end
end
//----------------------------- count -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
count <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N+2) begin
count <= 'd0;
end
else begin
count <= count + 1'b1;
end
end
else begin
count <= 'd0;
end
end
//----------------------------- sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count < N) begin
sum <= sum + data_in;
end
else if(count == N || count == N+1) begin
sum <= sum;
end
else if(count == N+2) begin
sum <= 'd0;
end
end
else begin
sum <= 'd0;
end
end
//----------------------------- square_sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
square_sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count < N) begin
square_sum <= square_sum + data_in*data_in;
end
else if(count == N || count == N+1) begin
square_sum <= square_sum;
end
else if(count == N+2) begin
square_sum <= 'd0;
end
end
else begin
square_sum <= 'd0;
end
end
//----------------------------- mean -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
mean <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count >= N) begin
mean <= sum >> 8;
end
else begin
mean <= 'd0;
end
end
else begin
sum <= 'd0;
end
end
endmodule
啰嗦几句废话哈,由于需要验证代码的准确性,因此我们对其进行了ModelSim仿真。 本来呢,由于ModelSim的仿真代码我不是很熟悉, 我还不太会使用仿真代码来创建一个我想要的data_in。所以,我在仿真的时候,在用到data_in的地方,我都是用模块内部的计数变量count来代替的。(也就是说,我们计算的是从0~255这256个数的方差)。后来仿真成功确定了代码的准确性之后,我重新去调整我的仿真代码,使得我给到这个模块的data_in变量和模块内部的count变量是一样的。
下面给出对应的ModelSim仿真代码。
2.2 ModelSim仿真代码
`timescale 1ns/1ps
module tb_VarCalculator (); /* this is automatically generated */
// clock
reg clk;
reg rst_n;
reg [7:0] data_in;
reg valid_in;
wire [15:0] variance;
wire valid_out;
parameter N = 256;
VarCalculatorV1 #(
.N(N)
) inst_VarCalculator (
.clk (clk),
.rst_n (rst_n),
.data_in (data_in),
.valid_in (valid_in),
.variance (variance),
.valid_out (valid_out)
);
initial begin
clk <= 1'b0;
forever #(10) clk = ~clk;
end
initial begin
rst_n <= 1'b0;
#10
rst_n <= 1'b1;
end
initial begin
valid_in <= 1'b0;
#10
valid_in <= 1'b1;
end
reg [15:0] tb_count;
initial begin
tb_count <= 'd0;
data_in <= 'd0;
#10
// 仿真代码中for循环是比较值得后续学习参考的
for(tb_count = 1; tb_count <= N+3; tb_count = tb_count + 1) begin
#20
if(tb_count<='d255) begin
data_in <= tb_count;
end
else begin
if (tb_count=='d258) begin
tb_count <= 'd0;
end
data_in <= 'd0;
end
end
end
endmodule
仿真的时候,有个小技巧,真的好方便,特别提高仿真效率。
2.3 高效仿真小技巧
首先找到如下图所示的仿真编译文件 tb_VarCalculator_compile.do。
打开这个文件,注释最后一行。
修改完这个编译文件后, 后续你如果你的仿真代码或者你的功能模块代码有任何的改动,你改了之后先保存。
然后在ModelSim命令行输入三个命令(第一次输入后,后面你用上键↑下键↓就能快速输入了),编译 → 重启 → 运行。
就可以实现快速修改代码仿真。
2.4 仿真结果
分析一下仿真结果
1、可以看到仿真代码给出的data_in在0~255部分是和咱们模块内部的count变量一模一样的。仿真代码里面的for循环还是有点东西的,相信以后的仿真肯定可以借鉴。
2、仿真结果5588也是非常接近咱们用MatLAB算的0~255的方差的。 不能完全相等的原因是,我们的数据量个数是2^8,所以我们的除法是用的位移运算实现的。肯定会存在一定的误差。
3、咱们方差的计算结果延迟的3帧,
1 首先时序逻辑肯定是要延迟1帧的,所以我在求所有数据的和、求所有数据的平方和的时候,就已经延迟了1帧。
2 其次,得到所有数据的和之后,我计算了所有数据的均值,这里又延迟了一帧。
3 最后,在得到所有数据的均值之后,我又求了所有数据的平方和的均值 减去 均值的平方。
因此咱们总共延迟了三帧。 甚至我都担心最后一步在一个时钟周期内算不过来,还能再进行拆分,不过呢,这样延迟更多了,可能变成4帧或者5帧的。
这个很多帧延迟经常让人难以接受,所以我们下面用组合逻辑进行优化。
3 V2.0 时序逻辑+组合逻辑
组合逻辑是没有时钟延迟的。
当我用时序逻辑,求了所有数据的和,以及所有数据的平方和之后(延迟1帧)。
我可以用组合逻辑,就在当前时钟周期,立即得到:均值、均值的平方、平方和的均值、以及用平方和的均值减去均值的平方得到方差。
那么最终得到的方差,也只会延迟1帧。
3.1 Verilog代码
`timescale 1ns / 1ps
module VarCalculator(
input wire clk ,
input wire rst_n ,
input wire [7:0] data_in ,
input wire valid_in,
output wire [15:0] variance,
output reg valid_out
);
//==================================================================
// Parameter define
//==================================================================
parameter N = 256;
//==================================================================
// Internal Signals
//==================================================================
reg [31:0] count;
reg [15:0] sum;
reg [31:0] square_sum;
wire [7:0] mean;
wire [23:0] square_mean;
wire [15:0] mean_square;
// 🔺 组合逻辑,优化延迟
assign square_mean = square_sum >> 8;
assign mean_square = mean * mean;
assign variance = ( valid_in==1'b1 && count == N ) ? (square_mean - mean_square) : 'd0;
assign mean = (valid_in==1'b1 && count == N) ? (sum >> 8) : 'd0;
//----------------------------- valid_out -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
valid_out <= 1'b0;
end
else if (count == N-1)begin
valid_out <= 1'b1;
end
else begin
valid_out <= 1'b0;
end
end
//----------------------------- count -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
count <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
count <= 'd0;
end
else begin
count <= count + 1'b1;
end
end
else begin
count <= 'd0;
end
end
//----------------------------- sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
sum <= 'd0;
end
else begin
sum <= sum + data_in;
end
end
else begin
sum <= 'd0;
end
end
//----------------------------- square_sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
square_sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
square_sum <= 'd0;
end
else begin
square_sum <= square_sum + data_in*data_in;
end
end
else begin
square_sum <= 'd0;
end
end
endmodule
3.2 仿真结果
从仿真结果可看出,方差计算仍然正确,但是延迟只有1帧。 另外,其实咱们的verilog代码也要比V1.0版本精简一些。
4 V3.0 组合逻辑部分的优化(考虑位宽对输出结果的影响)
在组合逻辑的计算部分,变量的位宽存在一些小问题,进行进一步优化。
`timescale 1ns / 1ps
module var_compute(
input wire clk,
input wire rst_n,
input wire [7:0] data_in,
input wire valid_in,
output wire [15:0] variance,
output reg valid_out
);
//==================================================================
// Parameter define
//==================================================================
parameter N = 256;
//==================================================================
// Internal Signals
//==================================================================
reg [31:0] count;
reg [15:0] sum;
reg [23:0] square_sum; // 🔺 修改
wire [7:0] mean;
wire [15:0] square_mean; // 🔺 修改
wire [15:0] mean_square;
assign square_mean = square_sum[23-:16]; // 🔺 修改
assign mean_square = mean * mean;
assign variance = ( (valid_in==1'b1) && (count == N) && (square_mean > mean_square) ) ? (square_mean - mean_square) : 'd0; // 🔺 修改
assign mean = (valid_in==1'b1 && count == N) ? sum[15-:8] : 'd0; // 🔺 修改
//----------------------------- valid_out -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
valid_out <= 1'b0;
end
else if (count == (N-1) )begin
valid_out <= 1'b1;
end
else begin
valid_out <= 1'b0;
end
end
//----------------------------- count -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
count <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
count <= 'd0;
end
else begin
count <= count + 1'b1;
end
end
else begin
count <= 'd0;
end
end
//----------------------------- sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
sum <= 'd0;
end
else begin
sum <= sum + data_in;
end
end
else begin
sum <= 'd0;
end
end
//----------------------------- square_sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
square_sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
square_sum <= 'd0;
end
else begin
square_sum <= square_sum + data_in*data_in;
end
end
else begin
square_sum <= 'd0;
end
end
endmodule
5 V4.0 算法精度优化
我们在求均值的时候用sum右移8位求均值,会损失一定的精度。 然后用已经损失过精度求得的均值去平方,得到期望的平方→E^2(x),再一次损失精度。 如果我先把sum平方,在除以N^2,即右移16位,以这样的方式来得到期望的平方→E^2(x),精度的损失会比以前的方式小很多。 基于此思路,我们做了进一步的优化。代码如下。
`timescale 1ns / 1ps
module var_compute(
input wire clk,
input wire rst_n,
input wire [7:0] data_in,
input wire valid_in,
output wire [15:0] variance,
output reg valid_out
);
//==================================================================
// Parameter define
//==================================================================
parameter N = 256;
//==================================================================
// Internal Signals
//==================================================================
reg [31:0] count;
(* MARK_DEBUG="true" *) reg [15:0] sum;
(* MARK_DEBUG="true" *) reg [23:0] square_sum;
(* MARK_DEBUG="true" *) wire [7:0] mean;
(* MARK_DEBUG="true" *) wire [15:0] square_mean;
(* MARK_DEBUG="true" *) wire [15:0] mean_square;
(* MARK_DEBUG="true" *) wire [31:0] sum_square; // 🔺修改
assign sum_square = (valid_in==1'b1 && count == N) ? (sum*sum) : 'd0; // 🔺修改
assign mean_square = sum_square[31-:16]; // 🔺修改
assign square_mean = square_sum[23-:16];
assign variance = ( (valid_in==1'b1) && (count == N) && (square_mean > mean_square) ) ? (square_mean - mean_square) : 'd0;
//----------------------------- valid_out -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
valid_out <= 1'b0;
end
else if (count == (N-1) )begin
valid_out <= 1'b1;
end
else begin
valid_out <= 1'b0;
end
end
//----------------------------- count -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
count <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
count <= 'd0;
end
else begin
count <= count + 1'b1;
end
end
else begin
count <= 'd0;
end
end
//----------------------------- sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
sum <= 'd0;
end
else begin
sum <= sum + data_in;
end
end
else begin
sum <= 'd0;
end
end
//----------------------------- square_sum -----------------------------
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (rst_n == 1'b0) begin
square_sum <= 'd0;
end
else if (valid_in==1'b1)begin
if (count == N) begin
square_sum <= 'd0;
end
else begin
square_sum <= square_sum + data_in*data_in;
end
end
else begin
square_sum <= 'd0;
end
end
endmodule
本文之所得:
0、C知道的代码不能是直接用的,只能参考,别想偷懒。
1、ModelSim高效仿真小技巧(其实在前面的博文已经强调过一次,再次强调一遍,真的很高效)
2、一个时序逻辑模块里面,尽量只给一个变量赋值。
3、用组合逻辑可以优化时序逻辑的延迟。
4、组合逻辑的运算一定要注意位宽匹配的问题。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-657940.html
5、验证算法同时还要考虑精度问题。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-657940.html
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