许多数字处理体系都会运用FPGA，原因是FPGA有很多的专用DSP以及block RAM资源，能够用于完成并行和流水线算法。因而，一般情况下，FPGA都要和高功能的ADC和DAC进行接口，比方e2v EV10AQ190低功耗四通道10-bit 1.25 Gsps ADC和EV12DS130A内建4/2:1 MUX的低功耗12-bit 3 Gsps DAC。 一般情况下，这些转化器的采样率都达到了GHz的等级。对工程师团队来说，除了混合信号电路板布局之外，了解和运用这些高功能的设备也是一个应战。
这些e2v数据转化器具有带宽宽、功能好的特色-数据手册上一般称为模仿全功率带宽-即使是在高奈奎斯特区。（这种才能是不多见的。）正是由于有着优异的转化功能，才能够运用直接上转化和下转化，这样能够削减部件数量、下降功耗以及节约本钱。
在高频时，奈奎斯特采样率（每个周期两次采样）是无法保持的。一个比如便是运用一个2.5GHz采样率的ADC去采样一个3GHz全功率带宽的模仿输入。依据奈奎斯特原则，高于1.25GHz的信号将会被混叠回榜首奈奎斯特区，这些混叠图像是根底信号的谐波重量，因而和非混叠信号相同，包含了相同的信息。
相反的，假如你在运用DAC，进行直接转化时，你需求确认在上奈奎斯特区你想要运用的谐波。可是，关于DAC，在更高的频率下，你需求对DAC的衰减进行SINC补偿。因而，很常见的是经过细心挑选输入组件、阻抗平衡器、沟通耦合电容以及经过规划前端模仿预滤波器等等去优化一个ADC或许DAC，使其能在一个奈奎斯特区中作业。
奈奎斯特区和混叠，1、3和4区中显现的是2区一个信号的镜像，根底信号（Fa）和谐波或许谐波含量的镜像
能够运用下面的算法来确认谐波或许谐波含量组成频率方位：
Fharm=N ×Ffund
IF （Fharm=Odd Nyquist Zone）
Floc=Fharm Mod Ffund
Else
Floc=Ffund-（Fharm Mod Ffund）
End
这儿N是感兴趣的谐波的整数。
例如，采样率为2500MHz，根底频率是1807MHz，将会在榜首奈奎斯特区有一个693MHz的谐波重量。
前面临频谱做了一些解说，另一个重要因素是这些设备和FPGA选用什么办法衔接。许多高功能的数据转化器运用一个作业在较低数据速率的多路复用器来完成转化器的采样率-一般都是下图所示的运用FS/4或许FS/2，图中显现的是转化器的数据流在4条并行的10-bit总线（A， B， C， and D）上的散布：
转化器的数据流在4条并行的10-bit总线（A， B， C， and D）上的散布
一般情况下，这些数字接口选用的是并行LVDS总线，这样它们会占用许多的FPGA I/O管脚，可是，并行接口的推迟最小，而且由于它们运用差分信号传递办法，也能够下降辐射噪声，这在高功能体系中是非常重要的。
收到FPGA宣布的4个数据流，你或许想知道在FPGA内部是怎么处理数据的，在许多运用中，包含通讯处理器和射电地理，都运用的一个常用的办法是运用组合或许别离的FFT结构，如下面两个图所示：
运用4个128点的FFT流水线，加上旋转因子和1个并行4点FFT，组组成512点的FFT
别离512点FFT，与组合FFT相反。与组合FFT不同的是，在前两个阶段，对高速输入有一个重组的操作
由于这些实在的数据样本，你将需求寻觅一个优化的办法以便于在FFT结构中对这些数据进行处理，高效的、大FFT的完成是一个杂乱的研讨范畴，可是在FFT之前，许多运用运用加权叠接相加（WOLA）结构来改进频谱走漏。下面两个图显现了运用一个矩形窗口的一般FFT和运用WOLA的FFT的行为比照：
运用一般FFT矩形窗口的相邻信道
运用WOLA办法的相邻信道，显现了更少的频谱走漏
然后，依据运用的需求，对这些组成的FFT数据进行后处理。
