主要内容

高吞吐量HDL算法

您可以通过使用基于框架的处理来增加HDL设计的吞吐量。这些块的端口可以使用列向量输入和输出信号。向量的每个元素代表时间上的一个样本。生成的HDL代码在输入向量中的每个样本上并行实现算法。这些实现增加了数据吞吐量，同时使用了更多的硬件资源。使用矢量输入实现giga-sample-per-second (GSPS)吞吐量。

有关基于框架的设计的更多信息，请参见基于示例和框架的概念．

支持帧输入的HDL模块金宝app

金宝app支撑块 启用帧输入的参数 限制
离散冷杉滤波器(金宝app模型)

  1. 将列向量连接到输入端口。输入向量的大小最多可以是512个样本。

  2. 集输入处理来列作为通道(基于框架)．

  3. 右键单击该块，打开HDL代码>高密度脂蛋白块属性，并设置体系结构来框架的基础．

有关HDL架构和参数的更多信息，请参见HDL代码生成(金宝app模型)区块页的部分。

不支持基于框架的输入:金宝app

  • 可选的块级复位和启用控制信号

  • 可重置和启用的子系统

  • 具有复系数的复输入信号。您可以使用复数输入信号和实系数，或复数系数和实输入信号。

  • 多路输入

  • 共享和流优化

  • 滤波器结构设置为除直接的形式．
FFT HDL优化和传输线HDL优化 连接一个列向量到dataIn端口。向量的大小必须是1到64之间的2的幂，不大于FFT长度。 仅在以下情况下支持基于帧的输入金宝app体系结构被设置为流基数2 ^ 2．
信道器HDL优化 连接一个列向量到dataIn端口。向量的大小必须是1到64之间的2的幂，不大于FFT长度。
FIR抽取HDL优化 将列向量连接到输入数据端口。向量大小必须小于或等于64个样本。 抽取因子必须是输入向量大小的整数倍。
冷杉大量毁灭

  1. 将列向量连接到输入端口。输入向量的大小最多可以是512个样本。

  2. 集输入处理来列作为通道(基于框架)．

  3. 集率的选择来执行单频处理．

  4. 右键单击该块，打开HDL代码>高密度脂蛋白块属性，并设置体系结构来框架的基础．

不支持基于框架的输入:金宝app

  • 可重置和启用的子系统

  • 具有复系数的复输入信号。您可以使用复数输入信号和实系数，或复数系数和实输入信号。

  • 共享和流优化
NCO HDL优化 设置样品每帧参数设置为所需的输出向量大小。
CIC抽取HDL优化 将列向量连接到输入数据端口。输入向量的大小最多可以是64个样本。 仅在以下情况下支持基于帧的输入金宝app变量大量毁灭因素不是选择。
复杂到大小角HDL优化 将列向量连接到输入数据端口。输入向量的大小最多可以是64个样本。
延迟

  1. 将列向量连接到输入端口。输入向量的大小最多可以是512个样本。

  2. 集输入处理来列作为通道(基于框架)．

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