基于FPGA的雙通道的頻譜及其在調(diào)節(jié)磁共振譜儀中的應(yīng)用方案詳解_第1頁
基于FPGA的雙通道的頻譜及其在調(diào)節(jié)磁共振譜儀中的應(yīng)用方案詳解_第2頁
基于FPGA的雙通道的頻譜及其在調(diào)節(jié)磁共振譜儀中的應(yīng)用方案詳解_第3頁
基于FPGA的雙通道的頻譜及其在調(diào)節(jié)磁共振譜儀中的應(yīng)用方案詳解_第4頁
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基于FPGA的雙通道的頻譜及其在調(diào)節(jié)磁共振譜儀中的應(yīng)用方案詳解核磁共振(NuclearMagneticResonance,NMR)自從1946年首次觀測以來已經(jīng)成功地應(yīng)用到物理、化學(xué)、生物和醫(yī)學(xué)等諸多領(lǐng)域。與此同時,核磁共振儀器技術(shù)也得到了不斷的發(fā)展,其中核磁共振譜儀被廣泛用于化合物的結(jié)構(gòu)測定,定量分析和動物學(xué)研究等方面。核磁共振譜儀通過短時間的高功率射頻脈沖激發(fā)原子核體系使之偏離平衡狀態(tài),然后檢測該體系在恢復(fù)平衡過程中產(chǎn)生的自由感應(yīng)衰減信號,經(jīng)過FFT處理后得到相關(guān)的譜信息。目前NMR譜儀普遍使用的檢測信號的方法是正交檢波技術(shù),它需要兩路相檢波來區(qū)分正負(fù)頻率,然而當(dāng)兩通道的增益與相位存在微小的不平衡時,譜圖上就會產(chǎn)生鏡像峰,解決的有效方法是采用相位循環(huán)。但對于長期使用、老化或故障造成增益或相位差與理想值偏離較大的儀器,即使采用相位循環(huán)也不足以解決問題,這時需要通過手動調(diào)節(jié),然而調(diào)節(jié)到什么程度往往只能憑借經(jīng)驗。圖1系統(tǒng)框圖本文提出了一種依據(jù)雙通道的頻譜圖給出調(diào)節(jié)依據(jù)的方法。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示,通過ADC模塊對雙通道進(jìn)行采樣,要在頻域?qū)π盘栠M(jìn)行分析,需要得到信號的頻域信息,因此在采樣之后通過FPGA對信號做FFT變換,然后將得到的頻域信息存入DDR2RAM,以便主機(jī)通過PCIE接口將數(shù)據(jù)讀入主機(jī)內(nèi)存并進(jìn)行顯示。在調(diào)節(jié)的時候,可根據(jù)頻譜圖顯示的譜峰把I通道的增益和相位適當(dāng)?shù)恼{(diào)小或者對應(yīng)的調(diào)節(jié)Q通道(如圖2所示),直到譜峰消失。1正交檢波原理如圖2所示,正交檢波系統(tǒng)由兩路檢波通道(I通道和Q通道)組成,譜儀接收到的核磁共振信號V(t),首先經(jīng)過混頻器或模擬乘法器與參考信號相乘,對于I,Q通道來說參考信號是相位相差90°的等幅射頻信號,分別將兩者的乘積作為兩通道的輸出。對于分子中只有一種質(zhì)子的簡單情況,根據(jù)Bloch方程接收到的核磁共振信號如下式:V(t)=Acos(ω0+φ)exp(-t/T2)(1)I通道的參考信號為cosωt,經(jīng)過混頻器與輸入信號相乘后為:圖2正交檢波系統(tǒng)原理圖得到的乘積為兩項:第一項為和頻分量,經(jīng)過后面的低通濾波器被濾除掉;第二項為差頻分量作為I通道的輸出。綜上所述I通道的輸出為:對于Q通道,輸入為V(t),參考信號為sinωt,通過類似方法可以計算出Q通道的輸出為:然后經(jīng)過模/數(shù)轉(zhuǎn)換分別將I通道和Q通道的數(shù)據(jù)作為復(fù)數(shù)的實部和虛部存儲下來。2FFT算法實現(xiàn)FFT算法在FPGA上實現(xiàn)的過程中,信號的值、系統(tǒng)的系數(shù)和運算中的結(jié)果都存儲在有限字長的存儲單元中,從而導(dǎo)致了設(shè)計時的無限精度轉(zhuǎn)變成實現(xiàn)時的有限精度,必將產(chǎn)生相對于原設(shè)計系統(tǒng)的誤差,嚴(yán)重時會將由于雙通道不平衡產(chǎn)生的鏡像峰湮滅,從而使整個設(shè)計失去意義。為了實現(xiàn)FFT實時運算,基于FPGA的FFT信號處理模塊是關(guān)鍵,并且要求此模塊能在頻率至少為210MHz的系統(tǒng)時鐘下穩(wěn)定工作。同時又因為并行的FFT設(shè)計需要占用大量的資源,資源使用率過大會制約布局布線后的時序收斂。為了平衡資源與速度間的矛盾,整個設(shè)計通過64點FFT并行模塊的復(fù)用來實現(xiàn)。2.1有限字長效應(yīng)及其優(yōu)化措施在FFT算法中,采用蝶形計算,如圖3所示。對于基2時間抽選FFT算法,蝶形公式如下:圖3基2蝶形單元信號流圖式中:N為FFT點數(shù);Nm和P為兩個同迭代次數(shù)m有關(guān)的量;Xm-1為ADC輸出信號經(jīng)過m-2級蝶形運算得到的計算結(jié)果;旋轉(zhuǎn)因子由式(7)給出,每個蝶形包含兩個復(fù)數(shù)乘法。由于存儲單元有限,必須對計算結(jié)果截取,進(jìn)行定點化,但是同時又會引入舍入誤差en,這種現(xiàn)象即為有限字長效應(yīng)??紤]到每個復(fù)數(shù)乘法相當(dāng)于4個實數(shù)乘法,因此有限字長時復(fù)數(shù)乘法的實際乘積可以表示為:式中e1,e2,e3,e4分別為其對應(yīng)的實數(shù)乘法的舍入誤差。因此可進(jìn)一步建立如圖4所示的蝶形計算舍入誤差模型。如果用一般的定點計算,信噪比下降,噪聲會將產(chǎn)生的鏡像峰湮滅,因此必須采取一定的措施減小由定點化產(chǎn)生的誤差??紤]到在64點FFT并行模塊里點數(shù)是固定的,進(jìn)行蝶形運算時旋轉(zhuǎn)因子是常數(shù),因此可以根據(jù)系數(shù)的特點對定點化時的階碼做動態(tài)調(diào)整,在保證無溢出的條件下最大程度的減小噪聲。如圖5所示,對比在Matlab中的仿真結(jié)果,在沒有采取動態(tài)調(diào)整措施前進(jìn)行定點化的噪聲量級達(dá)到±1(見圖5(a)),進(jìn)行動態(tài)調(diào)整后下降到10-3(見圖5(b)),可見采用動態(tài)調(diào)整進(jìn)行定點化可以有效地降低由于有限字長效應(yīng)引起的噪聲。圖4基2頻域抽選式碟形單元的舍入誤差模型圖6為進(jìn)行動態(tài)調(diào)整后在FPGA硬件運行的仿真結(jié)果,與軟件自帶的FFTIP相比誤差很小,在輸入正弦波的時候可以明顯地觀察到尖峰,這樣的結(jié)果足以滿足NMR譜儀的信號檢測要求。2.264點FFT并行模塊資源優(yōu)化由于64點FFT模塊并行實現(xiàn),所占用的FPGA邏輯資源太多,在一般的FPGA中難以實現(xiàn),因此有必要對其進(jìn)行優(yōu)化減少所占用的資源。該設(shè)計中N是確定的,旋轉(zhuǎn)因子都是常數(shù),蝶形運算中的復(fù)數(shù)乘法為常系數(shù)乘法,根據(jù)這個特點,可對使用資源進(jìn)行優(yōu)化。如式(9)所示,64點FFT可分解為384個蝶形運算單元。n=NlogN(9)式中:N為FFT點數(shù);n為所需的蝶形運算單元的個數(shù)。式(5)和(6)各包含1個復(fù)數(shù)加法運算和1個復(fù)數(shù)乘法運算,需要2個加法器和4個乘法器實現(xiàn)。但經(jīng)過如式(10)所示的運算后的復(fù)數(shù)乘法可用三乘法器實現(xiàn),因此綜合后的資源先比四乘法器架構(gòu)優(yōu)化了25%,(A1+B1i)(A2+B2i)=(A1A2-B1B2)(A1B2-A2B1)i=A1(A2+B2)=B2(A1+B1)+[A1(A2+B2)-A2(A1+B1)](10)旋轉(zhuǎn)因子WN的二進(jìn)制表示可看作是若干項2次冪數(shù)相加組合而成的數(shù),那么一個數(shù)與WN相乘即可通過在移位操作的基礎(chǔ)上執(zhí)行相應(yīng)的加法操作來實現(xiàn)。根據(jù)正弦函數(shù)與余弦函數(shù)的對稱性,第5階與第6階與相乘所占用的乘法器完全可以省略。如式(11)所示,在WN的二進(jìn)制序列中,在不引入噪聲的基礎(chǔ)上把N個移位寄存器和N-1個加法器的運算用2個移位寄存器和1個減法器來實現(xiàn)。這樣不僅可以大大減少硬件資源的消耗,最大的優(yōu)點是不消耗RAM和乘法器資源,因此速度很快。2.3FPGA邏輯資源與性能分析該設(shè)計中的64點并行FFT模塊通過在不同系列芯片綜合仿真后,系統(tǒng)時鐘最高可達(dá)285MHz,完全滿足設(shè)計要求。所占用的FPGA邏輯資源和性能與XilinxFFTIPcore比較如表1所示。Xilinx公司的ISE集成開發(fā)環(huán)境可以提供成熟的FFTIP核,但是由于占用大量的DSPSlices,可移植性很差,但該設(shè)計中由于沒有用到DSPSlices,可移植性很強。圖7為64點并行FFT模塊的時序圖,圖中運算器的數(shù)據(jù)處理時間為1個時鐘周期,數(shù)據(jù)處理的延時Tlatency為37個時鐘周期,使得整個運算器的數(shù)據(jù)處理吞吐率高達(dá)656Gb/s,而數(shù)據(jù)延時時間僅為0.129μs,與Xilinx公司和Altera公司已經(jīng)成熟的FFT處理器相比時延大大減少,提高了FFT處理器實時處理性能。3

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