在PYNQ RFSoCWorkshop之后，Xilinx再次推出DSP-PYNQ，與之前只發(fā)布了基于RFSoC2x2開發(fā)套件的overlay和notebooks不同，本次發(fā)布的工程增加了對(duì)ZCU111和Ultra96的支持。

Overlay

開發(fā)者可以通過簡(jiǎn)單的命令快速安裝overlay，并正式開啟基于PYNQ的數(shù)字信號(hào)處理之旅。

# PYNQ v2.4.1 v2.5pip3 install https://github.com/Xilinx/DSP-PYNQ/releases/download/v1.0_$BOARD/dsp_pynq-1.0-py3-none-any.whl
# PYNQ v2.6pip3installhttps://github.com/Xilinx/DSP-PYNQ/releases/download/v2.0_$BOARD/dsp_pynq-2.0-py3-none-any.whl
python3-c'importdsp_pynq;dsp_pynq.install_notebooks()'

Notebooks

本次DSP-PYNQ一共發(fā)布了兩個(gè)有關(guān)數(shù)字信號(hào)處理的notebooks，這些notebooks可以幫助開發(fā)者快速熟悉和理解如何使用Python和PYNQ開發(fā)數(shù)字信號(hào)處理（DSP）應(yīng)用。其中第一個(gè)notebook是圍繞數(shù)字信號(hào)處理功能的DSP和Python包入門應(yīng)用，第二個(gè)notebook在第一個(gè)的基礎(chǔ)上，將FFT和FIR處理搬移到PL端進(jìn)行加速處理。

Notebook 1：蘇格蘭鳥類錄音分析

在該示例應(yīng)用中，我們將從可視化一些有趣的信號(hào)開始——蘇格蘭鳥類的錄音！這段錄音包含兩種不同頻率的蘇格蘭鳥的聲音，我們將使用一些不同的分析技術(shù)來了解這些信號(hào)，最后對(duì)音頻進(jìn)行處理以分離出單一類型的鳥類。

• 引入SciPy ecosystem，包括用于DSP運(yùn)算的scipy.signal和用于數(shù)組的numpy。

  • 獲取采樣頻率，樣本數(shù)組類型，樣本數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等信息。

  • 使用Scipy對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT操作。

    

    時(shí)域信號(hào)

    

    頻域信號(hào)

  • 使用Scipy設(shè)計(jì)FIR濾波器，并驗(yàn)證其頻率響應(yīng)。

    

    FIR頻率響應(yīng)

  • 使用FIR濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波。

    

    FIR濾波前頻譜

    

    FIR濾波后頻譜

• 使用plotly_express和pandas dataframe實(shí)現(xiàn)可視化操作，能夠自由對(duì)繪圖進(jìn)行zoomin/pan around/zoom back 保存等操作，上述圖片均使用ploty_express繪得。

Notebook2：使用FPGA實(shí)現(xiàn)硬件加速

在該示例應(yīng)用中，我們將會(huì)使用相同的SciPy技術(shù)來分析記錄有兩種鳥類聲音的音頻，并使用濾波器來分離其中一種聲音。但是，這一次我們將會(huì)把軟件的FFT和FIR函數(shù)搬移到FPGA端實(shí)現(xiàn)硬件加速，同時(shí)使用PYNQ控制。

• 使用LogiCoreFIR Compiler和LogiCireFFT構(gòu)建硬件加速邏輯。

  

  硬件設(shè)計(jì)

• 使用AXI DMA實(shí)現(xiàn)PL端與PS端的Memory共享。

• 使用Python為FPGA硬件構(gòu)建控制函數(shù)，通過DMA傳輸數(shù)據(jù)和配置信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)FFT和FIR IP核的on-the-fly重配置以及功能實(shí)現(xiàn)。

審核編輯 ：李倩