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Voici le zip avec les resultats.

Tout est nominal dans les résultats de la série 2 sauf: les signaux avec ampl=3 ne sont pas détectés!
Pour poursuivre cette invistigation sur la plus petite valeur détectée voici une autre série 3 en pièce jointe ...
Thomas

Zip de la série 3.

Les résulats montrent qu'une amplitude >= 5 est bien détectable. Pour ampl < 5 les outputs valent en amplitude au mieux +1 donc pas vraiment distingable des fluctuations erratiques valant +/-1.

=> Le module CoreFFT qui est implémenté met a priori bien en oeuvre une "conditional block floating-point scaling": la division par 2 inconditionelle a été testée avec Python et donnait des résultats bien moins bon (malgré des "twiddle factors" très précis). Il reste cependant à vérifier ce résultat pour des fréquences qui ne tombent pas pile sur un multiple de la résolution en fréquence. A suivre avec une série 4 de signaux ...

2 nouvelles séries pour compléter l'étude en cours:
- série 4 qui teste un cosinus d'amplitude faible avec une fréquence au milieu de deux fréquences "exactes"
- série 5 qui teste un bruit blanc de faible amplitude (écart type faible)

Zip des series 4 et 5

Résultat d'analyse de la série 4 (cosinus):

- aucune des amplitudes (ampl=5 à 7) n'est détectée pour une fréquence à cheval entre deux fréquences "exactes" (ici freq=32.5), quelque soit la phase phi=0°, 45° ou 90°.

action => ci-joint une nouvelle série pour compléter cette étude:
- série 6 avec des cosinus d'amplitude allant de 8 à 15 avec toujours freq=32.5 et les 3 cas de phase phi=0°, 45° ou 90°.

Une dernière série (? :)) pour compléter l'étude sur le noise:
- série 7 qui fournit des bruits blancs sur toute la gamme d'amplitude a priori mesurable sans problème (cf résultat d'analyse de la série 5). Au passage, ci-joint dans le fichier zip, se trouve des fichiers "FFT_..." dans lesquels j'ai enregistré les valeurs calculées "exactes" des FFT pour chacune des réalisations de signaux aléatoires générés. Ce sont donc des fichiers de référence, ce que j'avais oublié de faire pour la série 5 ...

Résultat d'analyse de la série 7 (noise):
- pour toutes les amplitudes de bruit (56 <= ampl <= 32767) les écarts entre la FFT VHDL (LFR) et celle calculée sous Python (PC), partie réelle et imaginaire respectivement, sont au maximun de 2-3 counts. Tous les détails dans le fichier zip joint.

thomas chust wrote:

Résultat d'analyse de la série 6 (cosinus):

- les amplitudes avec ampl >=12, environ, sont correctement détectables quelque soit la phase (phi=0°, 45° ou 90°), avec 30%-50% d'erreur systématique (tendance à la sous-évaluation et erreurs absolues de 1-2 counts).

Plus de détail dans le fichier zip "analyse_serie6" (ci-joint) qui donne les résultats de l'analyse effectuée dans la même veine que pour la série 7 (comparaison fréquence par fréquence de la FFT_VHDL avec la FFT "exacte" calculée sur le PC)

Salut Jean-Christophe,
Voici un nouveau type de jeu de données à tester: superposition de deux cosinus (1 de petite amplitude + 1 d'amplitude de plus plus en plus forte)
A bientôt
Thomas