【MATLAB进行FPGA开发】 MATLAB是一种广泛使用的数学计算和编程环境，而FPGA（Field-Programmable Gate Array）是可编程逻辑器件，常用于实现高速、低延迟的数字电路。将MATLAB与FPGA结合，可以便捷地将复杂的算法转化为硬件实现，提高系统性能。本教程详细讲解了如何利用MATLAB进行FPGA开发，具体涉及以下知识点： 1. **Simulink基础**：Simulink是MATLAB的一个图形化建模工具，用于创建、模拟和分析多域系统。在FPGA开发中，Simulink允许用户通过模块化的方式设计和验证算法，无需编写底层硬件描述语言（如Verilog或VHDL）。 2. **创建流式处理算法**：在FPGA中，流式处理可以提高数据处理速度，因为它允许数据连续流动，无需等待一个处理阶段完成。在Simulink中，可以通过搭建数据流模型来实现这种并行处理。 3. **硬件架构实现**：MATLAB的HDL Coder工具能够将Simulink模型转换为硬件描述语言代码，为FPGA设计提供基础。理解如何配置和优化Simulink模型以适应FPGA架构至关重要。 4. **定点运算转换**：在FPGA中，通常使用定点数而非浮点数，因为定点运算更节省资源且运行更快。MATLAB的定点工具箱可以帮助将算法从浮点转换为定点，同时保持足够的精度。 5. **HDL代码生成**：HDL Coder能自动生成符合工业标准的Verilog或VHDL代码，这些代码可以直接导入到FPGA设计工具（如Xilinx Vivado或Intel Quartus）中。了解如何设置HDL Coder参数以生成高效、优化的代码是关键。 6. **代码综合**：生成的HDL代码需要经过综合过程，这个过程中，编译器会根据FPGA的目标资源和时序要求优化代码。理解综合报告并调整设计以满足性能指标是FPGA开发中的重要环节。 7. **FPGA配置与验证**：综合后的HDL代码需下载到FPGA中，通过硬件测试板进行功能验证。这涉及到JTAG接口的使用、波形调试工具（如 Mentor Graphics ModelSim 或 Xilinx ChipScope）以及性能评估。 在提供的"HDL-Coder-Self-Guided-Tutorial-master"压缩包中，你将找到一系列逐步指导教程，涵盖了以上所有知识点。通过实践这些教程，你将掌握MATLAB与FPGA集成开发的全过程，从设计到实现，再到硬件验证，从而能够自主完成MATLAB算法到FPGA的转化。这不仅对学术研究有益，也对电子工程、通信系统、信号处理等领域的工作大有裨益。

通信物理层turbo编码matlab代码，按照FPGA实现逻辑编写，代码中包含coe文件的产生

基于MATLAB与FPGA的图像处理教程 素材

基于MATLAB与FPGA的图像处理教程源码

vivado2018.3工程，设计中采用DDS 和FIR IP核，调制模块和解调模块单独分开在同一个工程，分别做有仿真，附带MATLAB配置FIR滤波器系数截图

利用matlab对IIR滤波器参数进行仿真，采用级联架构实现FPGA的通用化设计；同时对IIR系统输入输出位宽变化进行说明，以利于FPGA定点化设计。

matlab.rar通过matlab将彩色图片生产coe文件 提供给fpga使用 方便调试功能

第一版数字滤波器的MATLAB与FPGA实现AlteraVerilog版.rar图书馆下载下来的，需要的自己下载

1、采用MATLAB设计一个FIR的低通滤波器。滤波器采样频率为fs=8MHz,过渡带fc=[1MHz 2Mhz]，通带衰减小于1dB，阻带衰减大于40dB，滤波器系数量化位数为12比特。 2、FPGA根据MATLAB生成的FIR滤波器系数，调用FIR II 核并实现相关仿真。

在fpga数据处理时往往要对ila的输出的大量csv文件进行分析，而手动一个一个文件的导入处理太过麻烦。因而笔者编写了一段matlab代码可以对csv文件进行批量处理。 ilapro.m文件即为批量读取和处理所用，csvloadpro.m为处理所调用的函数。