學習FPGA，我們假設朋友們對自己所在的專業領域的理論是熟悉的，并且對數字電路有著基礎的認知。那么學習FPGA，個人總結主要分為如下幾個步驟：

通用學習，不管什么專業，均需要學習的過程

第一、Verilog HDL/system Verilog的掌握

       由于國內基本上使用Verilog HDL更多，所以我們推薦學習Verilog HDL，由于verilog和C語言有著70%的相似性，而大多數高校都有開設C語言課程，因此選擇Verilog HDL是首選。

       在確定好語言之后，需要不斷的進行練習，常規的練習包括計數器，編碼器，簡單的邏輯電路，強化自己對數字電路與verilog HDL之間的關聯。爭取能做到看到數字電路，可以聯想到Verilog，看到Verilog可以聯想到數字電路等等。

       在軟件平臺方面，目前應用最多的是Intel的Quartus和Xilinx的Vivado兩個平臺，另外對于一些老款型號的芯片，Xilinx的ISE也可以使用。一開始對于這些開發軟件，不用完全掌握，只需要掌握這些軟件中將Verilog綜合編譯得到RTL數字電路的功能以及簡單的仿真功能。用來輔助自己的Verilog的學習。

       剛開始當然會遇到很多語法問題，雖然Verilog有官方的IEEE標準手冊，但是對于初學者來講，完全看一遍也不太現實，我建議是遇到問題，直接百度下找下解決方案即可。

   

       第一階段的預期效果：可以通過Verilog HDL獨立完成一些簡單的數字電路的編程開發，并進行綜合編譯，實現電路的仿真。如計數器，電子鐘，編碼器等等。

第二、復雜數字電路的設計與verilog HDL的鞏固

       在有了步驟一的基礎之后，可以購買一個開發板，一開始不用太貴，1000左右就可以了。一般情況下，購買的開發板會提供各種案例，如：

     

       這個截圖是我以前購買的開發板附帶的案例，可以看到包括了按鍵控制，LED跑馬燈，串口，網口，存儲器，SUB,SD卡，VGA顯示器以及攝像頭等多個案例。這些案例基本都會有有詳細的注釋和解釋說明，幫助你了解FPGA是具體怎么操作硬件的。結合仿真分析，把每個案例都自己嘗試硬件上跑一邊。基本會對FPGA有了更進一步的認識。

       第二階段的預期效果：這個階段的預期效果，會開發一些簡單的數字系統，并在自己的硬件板子上進行實際測試，同時會根據自己需求，使用FPGA上的多種不同類型的硬件資源。

第三、時序、電路優化、資源，功耗等學習

      FPGA在設計過程中，除了實現邏輯功能之外，還涉及到很多問題，如FPGA時序問題，電路資源問題，功耗問題等等，一個好的電路，肯定具備較少的資源占用，較低的功耗以及時序。這個環節會時鐘陪伴整個FPGA的學習生涯。剛開始不懂沒關系，但是要有這個意識。

      此外，FPGA的軟件提供了大量的工具方便查看，如看時序可以通過modelsim仿真，通過片內ILA信號采集來查看時序，通過功耗分析看FPGA的實際可能功耗等等。

專項學習，根據自己的專業方向進行深入學習（結合MATLAB等仿真軟件輔助FPGA設計）

       FPGA目前應用及其廣泛，如通信和信號處理，圖像處理，接口開發，數據鏈，人工智能，CPU設計，控制系統等等。下面就其中幾個方面的學習做簡單的介紹。

第四、通信與信號處理，數據鏈

       掌握通信原理，信號處理等通信類基礎課程原理，了解一個完整的數據鏈所設計的所有模塊的原理：包括調制解調，載波同步，符號同步，幀同步，位同步，MIMO，FFT，IFFT，信道估計，均衡等原理，濾波器等等。使用FPGA對這些模塊進行基礎的開發，并嘗試自己搭建一個完整的通信系統。從而具備獨立開發一個通信系統數字信號處理部分的能力。

第五、接口開發

       串口，SPI，USB，PCI/PCIE，DDR234，TCP/IP/UDP，SATA，HDMI，VGA等常見接口協議的開發，并會自己根據實際情況，設計協議，開發接口協議。

第六、圖像處理

       掌握FPGA對二維矩陣數據開發的技巧，FPGA加速處理，常規的圖像處理算法，中值濾波，小波變換，二維傅里葉，圖像增強等基礎算法的開發。同時對一些較為復雜的圖像處理算法進行深入研究，如圖像去霧處理，去抖動處理等等。 

第七、人工智能

      人工智能方面，大部分用在目標檢測和識別，需要有一定的圖像處理理論基礎。了解FPGA開發AI系統的基本流程，如xilinx的Vitis的AI功能模塊。并掌握MATLAB/PYTHON對深度學習訓練的基本流程。目前FPGA做AI開發，大多數AI網絡模塊都有現成的庫可以使用，因此要對已有的各種深度學習網絡模塊理論要有更為深入的認識，學習什么樣的場景，選擇什么樣的網絡模型進行AI開發。當然，對于一些要求更高的需求，可自己開發新的網絡模型，并進行FPGA實現。