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随着集成电路的工艺不断逼近物理极限，摩尔定律开始逐渐失效，通过降低晶体管尺寸的方式提升电路性能变得愈来愈困难。同时随着移动互联网及物联网技术的兴起，芯片设计的需求已开始从主要以高性能为主逐渐转变为对性能、面积及功耗等多项指标的综合要求。近似电路通过修改电路逻辑、简化电路结构的方式，实现了保证性能的同时显著降低芯片面积与功耗的目的。本文通过近似电路设计提出了一种基于近似计算的精度可调 FFT 处理器。精度可调FFT处理器可工作在精确计算模式及4种近似计算模式下，实现性能、功耗与精度等参数的动态调节，能够满足多种场景对电路指标的不同需求。
本文首先介绍了常见的FFT算法和硬件结构，同时对比了不同算法的复杂度及不同硬件结构的硬件开销和资源利用率，在此基础上确定了本文研究所采用的FFT算法及硬件结构。之后从有限字长效应和计算误差两方面出发，分析了数据误差对512点基23 FFT算法输出结果产生的影响。使用MATLAB搭建了512点基23 FFT误差仿真平台，得到了不同节点的近似计算对输出的影响，并在此基础上对精度可调FFT处理器进行设计。在蝶形节点和旋转因子乘法节点上分别提出了一种截断进位链的可配置近似蝶形计算单元和一种位宽可调的乘法模块。使用Design Complier对近似蝶形计算单元和位宽可调的乘法模块中的Booth乘法器进行逻辑综合，结合逻辑综合的结果与误差仿真平台的结果得出了精度可调FFT处理器的4种最优近似计算模式。在此基础上完成了精度可调FFT处理器的RTL级设计，并使用ModelSim与Matlab联合搭建了功能仿真平台，功能仿真结果显示设计与预期相符。
之后在TSMC 180nm CMOS工艺下使用Design Complier和IC Complier完成了精度可调FFT处理器的后端设计，布局布线后的结果显示在4种近似模式下，FFT处理器分别能够获得0%、4.36%、9.35%、14.33%的性能提升，同时功耗分别降低了9.09%、9.11%、9.12、15.61%。精度可调FFT处理与现有精确FFT处理器的对比结果表明，在相同数据处理位宽下，相较精确FFT处理器，精度可调FFT处理器可获得最大约17.44%的性能提升，在SQNR相差小于3dB的情况下，精度可调FFT处理器的能耗最小仅为精确处理器的52.96%。
最后将精度可调FFT处理器应用在图像处理中，在图像边缘提取时，除近似程度最大的近似模式3外，其余模式处理后图像的SSIM均大于0.81，在图像平滑处理时，所有计算模式的SSIM均大于0.93，结果表明精度可调FFT处理器具有良好的实用价值。
本文首先介绍了常见的FFT算法和硬件结构，同时对比了不同算法的复杂度及不同硬件结构的硬件开销和资源利用率，在此基础上确定了本文研究所采用的FFT算法及硬件结构。之后从有限字长效应和计算误差两方面出发，分析了数据误差对512点基23 FFT算法输出结果产生的影响。使用MATLAB搭建了512点基23 FFT误差仿真平台，得到了不同节点的近似计算对输出的影响，并在此基础上对精度可调FFT处理器进行设计。在蝶形节点和旋转因子乘法节点上分别提出了一种截断进位链的可配置近似蝶形计算单元和一种位宽可调的乘法模块。使用Design Complier对近似蝶形计算单元和位宽可调的乘法模块中的Booth乘法器进行逻辑综合，结合逻辑综合的结果与误差仿真平台的结果得出了精度可调FFT处理器的4种最优近似计算模式。在此基础上完成了精度可调FFT处理器的RTL级设计，并使用ModelSim与Matlab联合搭建了功能仿真平台，功能仿真结果显示设计与预期相符。
之后在TSMC 180nm CMOS工艺下使用Design Complier和IC Complier完成了精度可调FFT处理器的后端设计，布局布线后的结果显示在4种近似模式下，FFT处理器分别能够获得0%、4.36%、9.35%、14.33%的性能提升，同时功耗分别降低了9.09%、9.11%、9.12、15.61%。精度可调FFT处理与现有精确FFT处理器的对比结果表明，在相同数据处理位宽下，相较精确FFT处理器，精度可调FFT处理器可获得最大约17.44%的性能提升，在SQNR相差小于3dB的情况下，精度可调FFT处理器的能耗最小仅为精确处理器的52.96%。
最后将精度可调FFT处理器应用在图像处理中，在图像边缘提取时，除近似程度最大的近似模式3外，其余模式处理后图像的SSIM均大于0.81，在图像平滑处理时，所有计算模式的SSIM均大于0.93，结果表明精度可调FFT处理器具有良好的实用价值。