前两篇博客整理了双 FIFO 生成 3x3 矩阵的方法，本篇博客整理一下 Quartus II 软件下的 shift ip 核及如何生成 3x3 矩阵。
要求：模拟一张分辨率为 10x5 的图片，图片的数据为 1~50，用 Verilog 对其生成 3x3 矩阵，以便后面的图像处理。
testbench：数据的使能和数据对齐，每隔 10 个数据就空闲小段时间，每隔 50 个数据又空闲一段时间，模仿图像帧的样子，如下所示：
一、Shift IP 核原理解析
还是直接拿官方例程来说明吧。在官方手册上，展示了一个案例，首先是配置说明：
这段配置在 Shift ip 核中的具体设置如下图所示：
由此进行仿真可得到如下波形：
官方解释：“ 这个例子展示的效果为：当全部 12 个数据都移到移位寄存器中时，如何同时使用第 1 - 4 - 7 - 10 个数据（其次是第 2-5-8-11 个和第 3-6-9-12个数据）。”
看到这肯定是一脸懵逼的，完全不知道他表达的什么意思，因此我们还是自己再梳理一下图中的信息：
1、有 12 个数据作为 shift ip 核的输入即 shiftin信号。
2、和 shiftin一起的还有使能信号 clken，clken 和 shiftin是对齐的。
3、出来了 4 串数据。shiftout、taps0x，taps1x，taps2x，taps3x，其中 shiftout 信号和 taps3x信号完全一致。
4、有一个异步清 0 信号aclr，当其拉高有效时，出来的 4 串数据立马为 0。
得到这些信号后稍微清楚了一点，但还是不太理解，那就继续看数据手册：
这个示意图解释了 shift ip 核的内部原理。shiftout 信号和 taps3x信号相同。进去 1 串数据就出来平行的 4 串数据，f8 、13、b5、54在时序上是同一时刻出来的，同样的 b8，84，3b，0e是同一时刻出来的，d0，67，6e，44也是同一时刻出来的。由此我们可以看出 shift ip 核很像是一个 RAM，但是这个 RAM 里面有好几道沟槽，当一个沟槽填满后就转移到下一个沟槽，同时每个沟槽都有一个接口引出来，利用这些沟槽的接口就能做很多事情了，例如轻松的实现 3x3、5x5等矩阵。
这个图理解了，但实际运用时还是会迷糊，因为看起来 shiftin 在最上面，而最下面的数据反而是最开始进去的。如果是图片数据，那完全就是倒过来了，此外shiftin的位置也比较模糊，因此我制作一张倒过来的图，方便后面生成 3x3 矩阵时的理解。
由于 shiftout 和 taps3x 信号是完全相同的，因此没有画出，实际使用时也不需要使用 shiftout 信号。而 shiftin 信号在官方原版图中容易让人误解，正确的位置如图所示。倒过来后就清楚的知道，最先开始的数据在左上角，就像一张图片的第一个像素一样，后面的像素顺序排列，排满一行换下一行，而最下面的信号则是shiftin，即端口中的输入信号。
二、Shift IP 核生成 3x3 矩阵
1、IP核生成
（1）打开 Quartus II 的 IP核生成向导，输入 shift，点击如图所示的 IP核并命名。
（2）本次设计是仿真 10x5 像素的图片，数据为 8bit，因此位宽选择为8，taps 选择为 2，即 2 个 taps 和 din 就已经满足 3 条平行数据了。默认是未勾选 “taps分组” 选项，这样出来的是一个大 taps，而我们需要的是多个 taps 数据，所以必须勾选上 “taps分组” 选项。taps之间的距离为一行的数据个数 10。再勾选时钟使能接口，这个实际上就是写使能。异步清 0 信号不用勾选，这里用不到。顺便说一下，是没有读使能的，ip核内数据存储到一定数量就会自动吐出。
2、IP核调用
shift_ip u_shift_ip
(
.clken (din_vld ),
.clock (clk ),
.shiftin (din ),
.shiftout ( ),
.taps0x (taps0x ),
.taps1x (taps1x )
);
到这一步实际上相当于完成了之前双 FIFO 法生成 3x3 矩阵的 “IP核调用 + 行列计数规划 + FIFO读写信号设置”，只能说 shift ip 核太适合用来生成矩阵了。
3、生成3x3矩阵
和双 FIFO 的 show-ahead 模式完全一样，就是要注意一下矩阵的数据选取，脑子得转个 180 度的弯来，一旦转过来了就非常简单，没转过来的话就难理解了。
//矩阵数据选取 //--------------------------------------------------- assign row_1 = taps1x; assign row_2 = taps0x; assign row_3 = din; //打拍形成矩阵，矩阵顺序归正 //--------------------------------------------------- always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if(!rst_n) begin {matrix_11, matrix_12, matrix_13} <= {8'd0, 8'd0, 8'd0}; {matrix_21, matrix_22, matrix_23} <= {8'd0, 8'd0, 8'd0}; {matrix_31, matrix_32, matrix_33} <= {8'd0, 8'd0, 8'd0}; end else begin {matrix_11, matrix_12, matrix_13} <= {matrix_12, matrix_13, row_1}; {matrix_21, matrix_22, matrix_23} <= {matrix_22, matrix_23, row_2}; {matrix_31, matrix_32, matrix_33} <= {matrix_32, matrix_33, row_3}; end end
三、仿真分析
此次仿真脚本和之前的双 FIFO 是完全一样的，即模拟一张 5x10 分辨率的图片，最终波形如下所示：
波形是对齐了的，还是和双 FIFO 一样再来分析一下换行和换帧的情况吧。
1、换行数据的问题
取第4行数据的第一个矩阵来看，其数据为{11,11,11,21,21,21,30,30,31}，数据主要是复制了本矩阵的最后一列，即图像数据的第一列。此外还借用了 2 次上一行最后一个矩阵的 1 个数据。和 show-ahead 模式的双FIFO法是一模一样的情况。
实验推理：图像最左边出现一个不怎么违和的竖条，隐隐约约像是第一列的复制。
2、换帧数据的问题
换帧后一开始的矩阵为{31,31,31,41,41,41,50,50,1}，借用了上一帧图片末尾的数据。 整个第一排矩阵的数据都是借用了上一帧图片末尾的最后两行数据。
实验推理：最上边出现一个违和的横条，隐隐约约像是图片最下边的图形。
四、实际上板
这次选择一张最下边有一些白点的图片，以均值滤波的实现来测试这次的 3x3 矩阵效果。关于均值滤波后面会单独拿出来讲解。原图如下：
经过处理后得到如下图片：
隐约看到最左边有一条模糊的线，但不怎么违和。而最上边出现了一些白色线段，刚好对应了最下方的那些白点。实验最终和我们的推理一致。
五、后记
shift ip 核生成 3x3 矩阵比双 FIFO 简单太多了，代码量极少。但是它也有局限性，如果要改进为边界补 0 或边界复制的话还不如就用 双FIFO 来实现。但 shift ip 核胜就胜在简洁，而且我们做图像处理时不会在乎边界的那一丁点问题，重点还是关注图像处理算法本身以及最后实现的图像整体效果。
在 ISE 和 Vivado 中其实也有 shift ip 核，和本篇博客略有差异。关于生成 3x3 矩阵的方法就整理到这，足够用了。
参考资料：
[1]CrazyBingo 图像处理教程
[2]NingHechuan 图像处理教程