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整体架构介绍
16点并行FFT分为4级蝶形运算，每一级蝶形运算有一个基本的蝶形单元：
如下是16点DIT FFT的数据流图：
可见，第0级蝶形运算的输入的顺序是：
x(0)、x(8)、x(4)、x(12)、x(2)、x(10)、x(6)、x(14)、x(1)、x(9)、x(5)、x(13)、x(3)、x(11)、x(7)、x(15)；
只有这样排列输入，才能得到最终顺序的输出：
x(0)、x(1)、x(2)、x(3)、x(4)、x(5)、x(6)、x(7)、x(8)、x(9)、x(10)、x(11)、x(12)、x(13)、x(14)、x(15)；
旋转因子介绍
蝶形因子通用的表示为：，从DIT FFT的数据流图可以看出，第0级蝶形运算的旋转因子为
；第1级蝶形运算的旋转因子为：
，
；第2级蝶形运算的蝶形因子为：
，
，
，
；第3级蝶形运算的蝶形因子为：
，
，
，
，
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，
，
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那么这些蝶形因子在Verilog中如何表示呢？
，这样的话：
；
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如此：
第0级蝶形因子：
；
第1级蝶形因子：
；
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第2级蝶形因子：
；
；
；
;
第3级蝶形因子：
；
；
；
；
；
；
；
;
在Verilog设计中，蝶形因子肯定要使用parameter来定义，定义成参数，如何去做呢？
FPGA擅长进行定点数的运算，所以，我们要想办法将上述蝶形因子进行扩大，例如扩大512倍，得到：
第0级蝶形因子：
；
第1级蝶形因子：
；
;
第2级蝶形因子：
；
；
；
;
第3级蝶形因子：
；
；
；
；
；
；
；
;
蝶形因子虽然扩大了，但是后面运算还需要注意了，保证同时扩大，同时缩小，得到最终正确结果。
代码文件结构
我们对这个16点并行FFT算法进行描述的时候，采用的结构是从层层例化，从该算法的最顶层fft16，到4级蝶形运算，以及每级蝶形运算包含的8个蝶形单元，在到蝶形单元里面的复数乘法，加法器，减法器等等。从顶层开始描述到最底层，到达最底层，其实只用到了一个复数乘法器，一个加法器，一个减法器。蝶形因此采用参数的方式进行传递。
我的程序结构：
蝶形单元用的是IP核：
仿真文件结构：
仿真源统一命名，test_要测试的module;
仿真结果结构：
对输入输出建立分组，分组观察每一级输入输出信号，确保输入输出连贯，不要中间某一级输入输出异常，以及前一级与后一级输出输入不对应的错误。
具体要看某一级信号：
重点难点易错点
下面总结的都是个人遇到的问题，不代表你会如此。
重点：是对于蝶形因子的处理，以及代码风格的处理，争取不在顶层多写一行代码，通过层层例化，让代码结构一目了然，易于升级与维护。
难点：在与对每一级结果的位数的处理，每一级的结果如何进行截位，输出位宽设计为多少能够满足要求等等。
另一个难点永远都在于代码的调试，debug耗时耗力，进度跟不上的压力等等。
易错点：
易错点在于仿真时候如何给第一级蝶形运算输入数据，注意第一级蝶形运算的数据并不是顺序排列，而是有一定的规律。
仿真的结果如何判断呢？
可以借助Matlab，例如：
>> a = real(fft([0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]))
>> b = imag(fft([0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]))
输入是16点数据，输出是怎么样的呢？
输出呈现出余弦波形的规律，可以定性的进行比较。
心里有个大概。
