+ 快速匹配算法实现-结项

感谢“电子发烧友论坛”和“xilinx”举办的这次Artix-7试用活动，使我有机会接触到了xilinx系列fpga，经过一段时间的摸索学习，使我受益匪浅。
先说下这个算法的背景，之前一个项目，需要检测位置信息，使用时，将传感器靠近钢轴，轴上面有特定的条纹，通过传感器检测轴表面磁场的特性，来判断当前在哪个位置。功能类似于磁栅，但需要是绝对位移的检测，检测长度长达数米，理想精度为0.1mm，同时需要保证传感器可以和轴有一定的间隙，以免磨损传感器。
传感器可检测的磁场范围约100mm，这就要求全长数米的轴上，不能出现任何两个100mm长区域的磁场相同，或过于接近。这个经过多种编码方式评估，最终确定了一种既方便加工，又保证无相似区域的编码方式。
下图是其中的一段编码和仿真的磁场。

检测时，就需要对测的一段波形，和这整个长度的数据进行匹配，找到最佳匹配点，即是当前位置。
数据全长100K，点间距为0.1mm；传感器可检测到64个点，点间距为1.4mm；故匹配时，还需做14的倍增，才可。
这里最佳匹配点算法，采用的是最常用的方法。将64个点，和仿真数据之间的误差累加；遍历全部100k次，选择误差最小点即为最匹配点。
匹配算法

最佳匹配位置

经在LabVIEW上验证，算法可行且可靠。
但此项目关键在于实时性，客户要求达到几十Hz的更新速率，在pc端测试，每次更新需要300ms左右，已超出运行时间，换用高端arm处理器，最快也需要2秒时间。故只能考虑使用fpga实现此算法。
考虑100K的数据，每个数据读取64次，共需读取6.4M次，对于100M主频的ram，仅访内存的时间就达到了64ms，必须另找新的处理方式。
考虑到计算100K次误差，第n次误差计算要读取64次数据，第n+1次误差计算也需要读取64次数据，这两次读取的数据有63个是一样的，故可以考虑使用流水线形式处理。每次读取一个数据，同时计算64次，64个寄存器分别累加此误差，同时第一个寄存器已计算完成，最后一个寄存器则还只有一个误差累家。这样，只要读取100k+64次即可实现所有点的匹配算法。
下图为核心算法，红色框内为流水线部分。

当然此举也将导致耗用大量fpga资源，算法虽然简单，但毕竟有64级并行计算，中间还有个判断符号的过程，而且为保证系统可扩展性，算法里都是按32位数据类型处理的。
经过实际测试，此流水线方式处理，100K次数据只需8.6ms即可处理完成。
同时需要实现传感器接口，传感器为spi接口类型，以下为核心代码。

此spi接口可将spi数据读取到fifo中，并存储到指定位置。

每次看到结项两个字感觉都值得好好学习学习

只能佩服，小编真的好棒~~~

好东西啊好东西啊。