FPGA在高速数字信号处理中的使用
FPGA在电子设计中的应用
FPGA在电子设计中的应用FPGA（现场可编程门阵列）是一种集成电路器件，可在设计完成后重新编程，根据需要修改其功能。
FPGA在电子设计中广泛应用，具有灵活性高、功耗低、延迟短等优点，因此被广泛用于数字信号处理、通信系统、嵌入式系统等领域。
首先，FPGA在数字信号处理领域有着重要的应用。
由于FPGA具有高度灵活性和并行性，可以高效地处理大规模的数字数据流，因此在雷达信号处理、图像处理、音频处理等领域有着广泛的应用。
通过在FPGA上实现各种算法和信号处理模块，可以实现快速、准确的数字信号处理，满足不同领域的需求。
其次，FPGA在通信系统中也扮演着重要角色。
通信系统需要高速、可靠的数据传输，而FPGA可以实现各种协议的解析、数据处理和调制解调等功能，可用于无线通信、有线通信、卫星通信等场景。
通过在FPGA上实现数字信号处理、协议处理等功能模块，可以提高通信系统的性能和灵活性，满足不同应用场景的需求。
此外，FPGA在嵌入式系统设计中也发挥着重要作用。
嵌入式系统通常需要满足特定的功能要求和资源限制，而FPGA的可编程性和灵活性使其成为嵌入式系统设计的理想选择。
通过在FPGA上实现各种处理器核、外围接口、控制逻辑等功能模块，可以实现高度定制化的嵌入式系统设计，适用于智能家居、工业控制、汽车电子等领域。
总的来说，FPGA在电子设计中的应用范围广泛，具有灵活性高、集成度高、功耗低等优点，可以满足不同领域的需求。
随着技术的不断发展和FPGA器件的不断升级，相信FPGA在电子设计领域将发挥越来越重要的作用，推动电子产品的不断创新和发展。
基于FPGA的数字信号处理算法实现与优化
基于FPGA的数字信号处理算法实现与优化数字信号处理（DSP）是一种通过数字计算器对模拟信号进行处理和转换的技术。
在现代通信、音频处理、图像处理、雷达与声呐等领域中，数字信号处理技术得到了广泛的应用。
为了实现高效的数字信号处理，采用FPGA（Field Programmable Gate Array）作为实现平台是一个不错的选择。
本文将探讨基于FPGA的数字信号处理算法的实现与优化。
一、FPGA概述FPGA是一种可编程的逻辑集成电路，由大量可编程逻辑单元（PLU）和大量的内部互联资源构成。
FPGA具有灵活性高、计算密度高、功耗低等优点，因此在数字信号处理领域中得到了广泛应用。
FPGA的可编程性使得它可以灵活地实现各种数字信号处理算法，并可以根据需求对算法进行优化。
二、数字信号处理算法数字信号处理算法包括一系列数学运算和数字滤波器的设计。
常见的数字信号处理算法包括傅里叶变换、滤波、降噪等。
在FPGA上实现数字信号处理算法需要考虑算法的复杂度、延迟和功耗等因素。
将算法转化为硬件描述语言（HDL）可以使得算法在FPGA上运行更高效，且可以通过优化来提高性能。
三、FPGA中数字信号处理算法的实现在FPGA中实现数字信号处理算法需要将算法转化为硬件描述语言，例如VHDL或Verilog。
首先需要对算法进行建模和仿真验证，然后根据算法的复杂度和性能需求进行优化。
通过对算法进行划分和并行化，可以提高算法在FPGA上的运行速度。
此外，还可以采用硬件加速器、数据存储优化等手段来提高算法的效率。
四、优化策略在FPGA中实现数字信号处理算法时，有一些常用的优化策略可以提高算法的性能。
首先是流水线技术，将算法划分为多个阶段并行执行，可以提高系统的运行速度。
其次是定点化运算，使用定点数表示浮点数可以节省资源和功耗。
另外，还可以采用复杂度折中的方法，通过减少部分计算以降低算法复杂度。
五、案例研究以图像处理为例，实现数字信号处理算法的优化。
FPGA在“数字信号处理”课程实验教学中的应用
基本 概念 和 理 论 。 ｌ Ｉ ２ 但 如 何 在 实 际工 程 中灵 活 运用 数字 信号 处 理 是 实 验 教学 中 的关 键 ， 本 文 设
基础实验可以帮助学生分析和验证数字信号
处理 的理 论算 法 ， 学 生 可 按 照 实 验 指导 书步 骤 进
平台 ， 在此平 台上 ， 学 生能 完成 一个 较为 完 整 的数
字信号处理的工程实现方法。
１ 实验 内容设 计
根据“ 数字信号处理” 课程的内容特点 ， 将实
验 教 学在形 式 上分 为基 础实 验和 综合设 计 实验 。
１ ． １ 基础 实验
作 为仿真平 台， 有利于学生理解数字信号处理 的
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕｌ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｂｙ ｍｏｓ ｔ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ ａ ｎｄ ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｔ ｅ ａ ｃ ｈｉ ｎｇ ｏ ｆ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｓ ｉ ｇｎ ａ ｌ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｕｒ ｓ ｅ ． ＦＰ ＧＡ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎｔ ｏ ｓ ｕ ｃ ｈ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｉｖ ｔ ｉ ｔ ｙ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏｖ ｉ ｄ ｅ ｓ ｔ ｕｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｗｉ ｈ ｔ ａ ｐｒ ａ ｃ ｉｃ ｔ ｅ＆ ｉ ｎ ｎ ｏｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｍ ． ｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｓ ｕ ｄｅ ｔ ｎ ｔ ｓ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎｅ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ — ｄ ｉ ｓ ｃ ｉ ｐ ｌ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ ｉ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｒ ａ ｉ ｔ ｏｎ ｎｄ ａ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｈｅ ｔ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｅ ｎｔ ｈｕ ｓ ｉ ａ ｓ ｍ ｏｒ ｆ ｋ ｎｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｔ ｏ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ Ｆ ＰＧＡ ； ＤＳＰ Ｂｕ ｉ ｌ ｄｅ ｒ； ＤＳ Ｐ
fpga对5g信号的dfe处理流程
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基于FPGA的数字信号处理系统设计与实现
基于FPGA的数字信号处理系统设计与实现数字信号处理（DSP）是对数字信号进行处理和分析的技术方法，广泛应用于通信、音频、图像等领域。
其中，利用可编程逻辑器件进行数字信号处理的算法加速已成为一种重要的技术趋势。
本文主要讨论基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字信号处理系统的设计与实现。
一、FPGA的基础知识及特点FPGA是一种具有可编程逻辑和可编程连接的硬件器件，能够实现用户自定义的数字电路功能。
与固定功能的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）相比，FPGA具有灵活性强、开发周期短、成本低等优势。
在数字信号处理系统中，FPGA可以作为一种高性能的实现平台。
二、数字信号处理系统的基本框架数字信号处理系统通常包括信号的采集、预处理、算法处理和结果输出等步骤。
在FPGA上实现数字信号处理系统时，通常将这些步骤划分为不同的模块，并将其设计成可并行执行的结构，以提高系统的吞吐量和性能。
1. 信号采集与预处理信号采集模块通常用于将模拟信号转换成数字信号，并对其进行采样和量化处理。
预处理模块则用于滤波、降噪、增益控制等处理，以准备信号供后续的算法处理模块使用。
2. 算法处理算法处理模块是数字信号处理系统的核心，其中包括常用的信号处理算法，例如快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器、自适应滤波器等。
这些算法通常采用并行处理的方式，以提高系统性能。
3. 结果输出结果输出模块将经过处理的数字信号转换成模拟信号，并通过数字至模拟转换器（DAC）输出。
此外，还可以添加显示设备或通信接口，以直观地观察处理结果或将结果传输到其他设备。
三、基于FPGA的数字信号处理系统的设计流程基于FPGA的数字信号处理系统设计一般包括硬件设计和软件设计两个层面。
1. 硬件设计硬件设计主要包括系统的功能分析与规划、模块的设计与实现以及系统的验证与测试。
fpga在信号测试中的应用
fpga在信号测试中的应用FPGA在信号测试中的应用FPGA（Field-Programmable Gate Array）可编程门阵列是一种可编程逻辑器件，它可以在运行时被重新编程。
FPGA广泛应用于数字信号处理、嵌入式系统、视频、音频处理等领域。
在信号测试领域，FPGA也有着非常广泛的应用。
下面，我们将从几个方面来阐述FPGA在信号测试中的应用。
1.数字信号处理在数字信号处理领域，FPGA常常用来实现各种数字信号处理算法，如数字滤波、FFT、DCT等。
利用FPGA可以实现高速、实时的数字信号处理，因此它被广泛应用于高速通信、雷达、医疗、航空等领域。
2.模拟信号的数字化在信号测试领域，模拟信号是很难直接被处理的，需要将其转换为数字信号后再进行处理。
FPGA可以实现高速、高精度的模拟信号的数字化，尤其是对于超高速、超大带宽的信号，FPGA的优势更加明显。
3.信号的数字化与解码FPGA不仅可以将模拟信号数字化，还可以将数字信号解码。
举一个简单的例子，有一个8位数字信号，我们需要将它转换为3位二进制表示。
这个问题一旦被翻译成硬件描述语言，就可以使用FPGA来实现。
4.信号的采样及时域/频域特征分析信号的采样是信号测试的重要环节之一，FPGA可以对信号进行高速采样，并且实时进行时域/频域的特征分析，从而实现信号的快速检测与测试。
5.信号的处理及实时显示FPGA通常配合存储器、显示器等硬件设备一起使用，可以实现信号的预处理、实时处理和实时显示。
例如，可以将原始信号通过数字滤波的手段进行处理，再实时显示出处理后的信号波形。
这种方法可以使信号测试的效率大大提高。
综上所述，FPGA在信号测试领域的应用是非常广泛的，可以实现信号的数字化、解码、采样、特征分析和处理等多个环节，大大地提高了信号测试的效率和准确性。
fpga 运用场景
fpga 运用场景
FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可以根据需求进行可编程的数字电路，因此在许多领域中都有广泛的应用。
1. 通信领域：FPGA被广泛用于无线通信设备和网络设备中，用于实现各种调制解调、信号处理和编解码算法，以及网络协议的实现和优化。
2. 数字信号处理：FPGA可用于实现高速数字信号处理算法，比如音频和视频编码、图像处理和增强等。
3. 汽车电子：FPGA广泛应用于汽车电子系统中，如驾驶辅助系统、车载娱乐系统、电力管理系统等，可以实现实时的图像处理、数据传输和控制算法。
4. 工业自动化：FPGA可用于工业自动化控制系统中，实现高速数据采集、实时图像处理、机器视觉等功能。
5. 军事和航天领域：FPGA在军事和航天领域中具有重要的应用，用于实现高性能的通信和雷达系统、导航系统等。
6. 人工智能和深度学习：FPGA可以用于加速深度学习算法的计算和训练过程，提供高性能和低功耗的解决方案。
7. 金融领域：FPGA可用于高频交易系统、金融数据处理和加密算法等。
8. 医疗设备：FPGA广泛应用于医疗设备中，如医学成像系统、患者监护系统等，可以实现高速数据处理和信号处理。
总之，FPGA在各个领域中都有着广泛的应用，可以提供高性能、低功耗和灵活可编程的解决方案。
利用FPGA进行数字信号处理
利用FPGA进行数字信号处理数字信号处理是现代通信、音视频等领域中不可或缺的技术，而FPGA（Field-Programmable Gate Array）则是数字信号处理的重要工具之一。
FPGA是一种可编程逻辑器件，可以实现任意逻辑功能，也可以用来加速数字信号处理算法。
下面，我们将探讨如何利用FPGA进行数字信号处理。
一、FPGA的基本原理FPGA是一种可在现场编程的数字逻辑芯片，具有可重构的物理结构。
它有一系列的可编程逻辑单元，通过编程可以实现任意的数字逻辑功能。
FPGA也可以包含大量的嵌入式模块，如时钟管理单元、DSP单元、片上存储器等。
FPGA可以实现数字信号处理算法的高效实现。
通常情况下，数字信号处理算法需要大量的乘法器和加法器，而FPGA中的DSP单元可以加速这些运算，同时FPGA中的片上存储器可以提高数据访问的效率。
因此，利用FPGA实现数字信号处理算法可以获得比利用通用处理器更高的性能和效率。
二、利用FPGA实现数字滤波器数字滤波器是数字信号处理中一种重要的技术，可以实现信号去噪、信号增强、信号分析等多种功能。
利用FPGA实现数字滤波器可以获得高效的实现。
数字滤波器可以分为FIR滤波器和IIR滤波器两种。
FPGA可以实现两种滤波器。
FIR滤波器可以用FPGA中的可编程逻辑单元和片上存储器实现。
IIR滤波器可以用FPGA中的DSP单元和可编程逻辑单元实现。
利用FPGA实现数字滤波器时，需要首先设计滤波器的算法。
然后，使用VHDL或Verilog语言将算法实现在FPGA中。
最后，通过仿真和验证确保滤波器的正确性和性能。
三、利用FPGA实现数字信号处理器数字信号处理器是一种专门的处理器，可以高效地处理数字信号。
FPGA可以作为数字信号处理器的实现方式之一。
利用FPGA实现数字信号处理器可以满足数字信号处理中的高性能要求。
数字信号处理器通常需要高效的处理器和存储器，而FPGA的可编程逻辑单元、DSP单元和片上存储器可以满足这些要求。
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由于成本、系统功耗和面市时间等原因，许多通讯、视频和图像系统已无法简单地用现有DSP处理器来实现，现场可编程门阵列(FPGA)尤其适合于乘法和累加(MAC)等重复性的DSP任务。
本文从FPGA与专用DSP器件的运算速度和器件资源的比较入手，介绍FPGA 在复数乘法、数字滤波器设计和FFT等数字信号处理中应用的优越性，值得(中国)从事信号处理的工程师关注。
Chris DickXilinx公司由于在性能、成本、灵活性和功耗等方面的优势，基于FPGA的信号处理器已广泛应用于各种信号处理领域。
近50%的FPGA产品已进入各种通信和网络设备中，例如无线基站、交换机、路由器和调制解调器等。
FPGA提供了极强的灵活性，可让设计者开发出满足多种标准的产品。
例如，万能移动电话能够自动识别GSM、CDMA、TDMA或AMPS等不同的信号标准，并可自动重配置以适应所识别的协议。
FPGA所固有的灵活性和性能也可让设计者紧跟新标准的变化，并能提供可行的方法来满足不断变化的标准要求。
复数乘法复数运算可用于多种数字信号处理系统。
例如，在通讯系统中复数乘积项常用来将信道转化为基带。
在线缆调制解调器和一些无线系统中，接收器采用一种时域自适应量化器来解决信号间由于通讯信道不够理想而引入的干扰问题。
量化器采用一种复数运算单元对复数进行处理。
用来说明数字信号处理器优越性能的指标之一就是其处理复数运算的能力，尤其是复数乘法。
一个类似DSP-24(工作频率为100MHz)的器件在100ns内可产生24×24位复数乘积(2个操作数的实部和虚部均为24位精度)。
复数乘积的一种计算方法需要4次实数乘法、1次加法和1次减法。
一个满精度的24×24实数管线乘法器需占用348个逻辑片。
将4个实数乘法器产生的结果组合起来所需的2个48位加法/减法器各需要24个逻辑片(logic slice)。
这些器件将工作在超过100MHz的时钟频率。
复数乘法器采用一条完全并行的数据通道，由4×348+2×24=1440个逻辑片构成，这相当于Virtex XCV1000 FPGA所提供逻辑资源的12%。
计算一个复数乘积所需的时间为10ns，比DSP结构的基准测试快一个数量级。
为了获得更高的性能，几个完全并行的复数乘法器可在单个芯片上实现。
采用5个复数乘法器，假设时钟频率为100MHz，则计算平均速率为每2ns一个复数乘积。
这一设计将占用一个XCV1000器件约59%的资源。
这里应该强调的一个问题是I/O，有这样一条高速数据通道固然不错，但为了充分利用它，所有的乘法器都须始终保持100%的利用率。
这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。
除了具有可实现算法功能的高可配置逻辑结构外，FPGA还提供了巨大的I/O带宽，包括片上和片外数据传输带宽，以及算术单元和存储器等片上部件之间的数据传输带宽。
例如，XCV1000具有512个用户I/O引脚。
这些I/O引脚本身是可配置的，并可支持多种信号标准。
实现复数乘法器的另一种方法是构造一个单元，该单元采用单设定或并行的24x24实数乘法器。
这种情况下，每一个复数乘法需要4个时钟标识，但是FPGA的逻辑资源占用率却降到了最低。
同样，采用100MHz系统时钟，每隔40ns可获得一个新的满精度复数乘积，这仍是DSP结构基准测试数据的2.5倍。
这一设定方法需要大约450个逻辑片，占一个XCV1000器件所有资源的3.7%(或XCV300的15%)。
构造一条能够精确匹配所需算法和性能要求的数据通道的能力是FPGA技术独特的特性之一。
而且请注意，由于FPGA采用SRAM配置存储器，只需简单下载一个新的配置位流，同样的FPGA硬件就可适用于多种应用。
FPGA就像是具有极短周转时间的微型硅片加工厂。
先进的软件数字信号处理器在执行乘法相关的应用(包括复数乘法)时十分有效。
一个250MHz的DSP芯片每个时钟周期可进行2次16×16的复数乘法运算，这相当于每2ns产生一个新的乘积。
但是，FPGA的性能更胜一筹。
一个16×16的复数乘法器(产生全精度32位复数结果)占用约700个逻辑片，并可支持160MHz的时钟频率，这相当于每6.25ns产生一个新的复数乘积。
将4个这样的功能放置在一个芯片上，每1.56ns即可产生一个新的乘积。
如果需要更高的性能，可采用额外并行方法将计算速率提高到前所未有的水平。
数字滤波器FIR滤波器几乎是所有数字信号处理系统中通用的基本构建模块之一。
输出采样通过将输入采样流与滤波系数卷积而得到，这一运算也称作内积(inner-product)或向量点积(vector dot-product)运算。
滤波系数定义了网络的频率响应。
在要求高阶滤波、高采样率或两者兼有的应用中，所需算法工作量将会十分庞大。
计算一个输出值需要N次乘法和N-1次加法，能够提供这种算法性能的高性能硬件平台对大多数信号处理设计者来讲都非常诱人。
数字滤波器在数字接收器和发送器中的使用方法有很多。
多速率滤波器(如十进制编码器和插值器)是数字通讯系统中许多关键功能的核心。
例如，在数字主控振荡器中，多相插值器是信号处理链的一部分，该信号处理链先将信号从基带转换到数字IF，然后通过宽带DAC 将信号转换为模拟信号并继而由RF后端进行处理。
在数字接收机中，多速率滤波器可用于数字下行转换器、信道量化器、时序恢复和采集环路中对信号进行数字再采样。
实现实时滤波器的一个常用方法是采用软件可编程的信号处理芯片。
ASIC方案是一种高性能但灵活性欠佳的替代方法。
最新的设计方法是利用基于FPGA的硬件系统可提供的并行处理能力。
a) 基于MAC的方法实现数字滤波器在FPGA中实现FIR滤波器的方法有很多。
最显而易见但并非最佳的方法是模仿用于ASIC 或指令集DSP(ISDSP)的技术。
这种方法采用一种预置的乘法-累加器(MAC)单元。
由于许多信号处理工程师都非常熟悉这些实现滤波器的半导体技术，我们将以此为起点来探讨如何用FPGA实现FIR滤波器。
内积计算可在1个或几个MAC单元上分割，这是当前信号处理器(ASIC和ISDSP)常用的一种方法。
这一方法同样适用于FPGA实现数字滤波器的设计，但在FPGA环境下，设计者对硅片有完全的控制权，并可确定将多少资源分配给内积引擎。
在评估某一特定滤波器实现技术时，设计者需考虑一些必要的因素，如性能(采样率)、功耗、尺寸和成本等。
为了给出一个FPGA FIR滤波器实现的参考框架，我们将对基于MAC的FPGA FIR滤波器实现方法与ASIC和ISDSP方法作一比较。
首先考虑由DSP结构DSP-24信号处理器提供的ASIC方案。
这一器件可实现多种功能，其中包括滤波。
DSP-24采用100MHz的时钟频率及24位数据和系数，可在5ns内完成一次实数滤波抽头计算，在10ns中完成一次复数抽头计算。
多数MAC引擎的核心是乘法器。
为了支持24位输入采样和系数，需要一个24×24位精度的乘法器。
这一乘法器采用Virtex FPGA技术，可用348个逻辑片实现，这相当于XCV300等低密度器件的11%。
为实现一个完整的MAC单元，累加器必须与乘法器级联。
利用FPGA，系统结构师可自由选择这一部件的精度。
下面以一个56位宽累加器为例说明这一点。
累加器需要28个逻辑片。
除了地址生成和算法单元安排所需的少量控制逻辑外，MAC单元可用大约348+28=376个逻辑片实现。
除了算法引擎外，完整的FIR滤波器还需要存储滤波器系数和输入采样的历史记录。
从Virtex FPGA的模块化RAM或分布式RAM中可选择几种存储资源。
对大型滤波器来讲，模块化存储器可为输入采样和/或滤波器系数提供有效的存储。
此外，输入采样和/或系数还可存储在分布式存储器内。
总之，分布式存储器是由构成逻辑结构的元素实现的，如上面所提及的16×1 LUT。
一个采用24位输入采样和24位系数的16组滤波器总共需要24个逻辑片来实现滤波器存储和系数存储。
100MHz的时钟频率可实现每组10ns 的乘法-累加速率。
实际上，根据速度等级，较高的时钟速率是可以实现的。
尽管单个MAC单元可提供100Mega-MAC(MMAC)的性能，但FPGA的可配置特性可让设计者利用许多DSP算法中的高度并行处理能力来获得更高的性能。
在这种情况下，可在一个滤波器中采用2MAC来提供200MMAC的性能，这相当于每5ns完成一次MAC计算。
这种双MAC设计需要大约3%的XCV1000 FPGA资源。
当然，额外的MAC单元也可用来进一步缩短有效MAC循环周期。
目前的许多ISDSP提供了多个执行单元来执行算法操作。
几个MAC单元通常能够加速滤波器的计算。
每一时钟周期执行的MAC数目决定了计算的精度。
例如，目前的ISDSP在每个时钟周期可完成2个80位实数MAC(32位数据和系数)或8个40位MAC(16位数据和系数)运算。
后一个数据相当于2Giga-MAC(GMAC)在250MHz时钟频率时的性能。
这一有效使用并行处理能力的方法可增强许多数据计算强度要求高的系统的性能。
并行访问(accessing concurrency)是FPGA成功实现所有信号处理功能的关键。
但是，与芯片设计者决定并行访问和并行访问能力的ISDSP不同，通过FPGA信号处理硬件，系统设计者可自由分配芯片资源以开发适当的并行处理能力来满足系统性能要求。
假设要用16位精度的数据和系数以及40位的累加器搭配一个传统的乘法-累加式2GMAC内积引擎。
一个16×16的乘法器需要168个逻辑片，并可方便地在150MHz频率下工作。
一个40位的累加器大约需要20个逻辑片，因此1个MAC单元总共需要188个逻辑片。
若采用150MHz时钟，则需要14MAC单元来实现2GMAC的性能。
每个MAC单元的输出通过一个加法器树(adder-tree)连接起来。
14个MAC单元和加法器树由大约2,892个逻辑片实现，这相当于一片XCV400 FPGA资源的61%。
将这一方法加以扩展以构造更具吸引力的FPGA DSP引擎可获得更强的并行处理能力。
由此可见，采用可编程逻辑简单地模仿ISDSP设计是解决并行处理问题的最佳方法。
b) 采用DA算法的FIR滤波器有很多方法可计算内积，其中一种方法称为分布式算法(DA)。
DA滤波器的通用模型如图1所示。
基于分布式算法的计算需要一系列的查表、加法和减法运算。
所有这些功能都可用FPGA实现。
DA滤波器的一个有趣特性是滤波器吞吐能力不再与滤波器长度有关，而是取决于输入采样精度。
图2中的线性曲线可说明这一点。
如图所示，在DA FIR滤波器结构中，对于给定的输入采样精度B，采样速率保持恒定，与滤波器抽头数无关。