【FPGA中的输出延时约束】——时序例外之输出延迟控制

【FPGA中的输出延时约束】——时序例外之输出延迟控制

FPGA中的输出延时约束是指对于FPGA中的输出信号,我们可以通过对输出时钟进行控制,来实现对输出信号的延时控制。这种控制方法通常用于在时序设计中,以满足一些特殊的时序要求。

在FPGA设计中,通常使用硬代码或者硬件描述语言(HDL)来定义输出信号的延时约束。下面我们将介绍如何使用VHDL语言来实现输出延时约束的方法。

以VHDL代码为例:

library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
--定义一个简单的计数器
entity counter is
port(clk : in std_logic;
     reset : in std_logic;
     count : out std_logic_vector(3 downto 0));
end entity;

architecture Behavioral of counter is
begin
  process (clk, reset)
  begin
    if(reset = '1') then
      count <= "0000";
    elsif(rising_edge(clk)) then
      count <= count + 1;
    end if;
  end process;
end architecture;

--定义一个时序约束
library altera;
use altera.maxplus2.all;
entity counter_timing_constr is
end entity;

architectur
FPGA设计中大位宽、高时钟频率时序问题调试经验总结 文章目录跨时钟域信号的约束写法判断条件过长的问题if else嵌套层数过多逻辑信号扇出过大数据选择器过大大位宽RAM数据总线约束 跨时钟域信号的约束写法 问题一:没有对设计进行全面的约束导致综合结果异常,比如没有设置异步时钟分组,综合器对异步时钟路径进行静态时序分析导致误报时序违例。 约束文件包括三类,建议用户应该将这三类约束文件分开写在三个xdc/sdc文件中。 第一类是物理约束,它主要对设计顶层的输入输出引脚的分配约束、电平标准的约束,如下图所示:在Vivado环境下,对rst_n和sys_clk_PC 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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