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作 在 这 24-tap 例子, 一个 输出 是 必需的 每 第三
clk 这个 准许 3 clks 为 computation. 在 各自 clk,
一个 的 三 sets 的 coefficients 是 使用 至 计算 这
filter taps. 自从 这个 是 一个 odd 长度 filter, 这 中心
coefficient 必须 是 scaled 用 1/2 至 compensate 为 这
summation 的 这 一样 数据 样本 从 这 向前 和
backward shifting decimation paths. 这 块 图解 在
图示 20 显示 这 数据 flow, 和 这 accumulator 输出 为
这 数据 coefficient 排成直线 是 显示 在 图示 21.
恰当的 数据 和 系数 排成直线 是 达到 用 asserting
txfr once 每 三 clks 至 转变 这 lifos 这个 是
正在 读 和 写. 在 这 odd-tap 模式, TXFR 是 内部
delayed 用 一个 时钟 循环 和 遵守 至 accen 所以 那 这
convolutional 总 将 是 计算 correctly. 为 odd 长度
过滤, 数据 较早的 至 这 last 寄存器 在 这 向前 decimation
path 是 routed 至 这 反馈 电路系统. 作 一个 结果, txfr
应当 是 asserted 一个 循环 较早的 至 这 输入 数据 样本
这个 排整齐 和 这 中心 tap. 这 定时 relationship 在
这 csel0-5, accen, 和 txfr 是 显示 在 图示 22.
图示 20a. COMPUTATIONAL 流动 作 数据 样本 21 是
clocked 在 这 喂养 向前 平台
txfr takes 影响 在 这个 时钟 循环
图示 20b. COMPUTATIONAL 流动 作 数据 样本 22 是
clocked 在 这 喂养 向前 平台
图示 20c. COMPUTATIONAL 流动 作 数据 样本 23 是
clocked 在 这 喂养 向前 平台
图示 20d. COMPUTATIONAL 流动 作 数据 样本 24 是
clocked 在 这 喂养 向前 平台
txfr takes 影响 在 这个 时钟 循环
图示 20. 数据 流动 图解 为 23-tap decimate 用 3 symmetric 过滤
+ + + +
ACCUMULATOR
C2
C5 C8
c11/2
123456
181920 151617 121314
21
(x3+x21)c2+(x6+x18)c5+(x9+x15)c8+(x12+x12)c11/2
789111012
csel = 0
+ + + +
ACCUMULATOR
C1 C4 C7 C10
612945
12
78
192021
161718 131415
1011
22
13
(x2+x22)c1+(x5+x19)c4+(x8+x16)c7+(x11+x13)c10
+(x3+x21)c2+(x6+x18)c5+(x9+x15)c8+(x12+x12)c11/2
csel = 1
+ + + +
ACCUMULATOR
C0 C3 C6 C9
561894
202122 171819 141516
23
11127
13 14
10
(x1+x23)c0+(x4+x20)c3+(x7+x17)c6+(x14+x10)c9
+(x2+x22)c1+(x5+x19)c4+(x8+x16)c7+(x11+x13)c10
+(x3+x21)c2+(x6+x18)c5+(x9+x15)c8+(x12+x12)c11/2
accen asserted
和 起作用的
txfr asserted
csel = 2
+ + + +
ACCUMULATOR
C2 C5 C8 c11/2
456789
2122
23
181920
151617
24
101112 14 13
(x6+x24)c2+(x9+x21)c5+(x12+x18)c8+(x15+x15)c11/2
15
csel = 0
HSP43168
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