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RSS订阅原创 【UVM学习笔记】UVM验证平台的运行—Phase以及objection
该专题用于记录学习UVM芯片验证的过程，主要学习书籍为经典的《UVM实战》，同时也会去进行一些UVM的项目联系。在这一章主要讲述了在UVM中每一个phase的运算顺序，有的是一瞬间运行，一个是需要消耗仿真时间，同时还在跳转、独立性等方面进行了讨论，能够帮助读者更加灵活的进行代码的编写。
2025-04-04 11:31:25
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原创 【UVM学习笔记】更加灵活的UVM—通信
TLM是Transaction Level Modeling(事务级建模)的缩写。所谓transaction level是相对DUT中各个模块之间信号线级别的通信来说的。put操作，通信的发起者A把一个transaction发送给B。在这个过程中，A称为“发起者”，而B称为“目标”。A具有的端口(用方框表示)称为PORT，而B的端口(用圆圈表示)称为EXPORT。这个过程中，数据流是从A流向B的。get操作。
2025-04-03 15:45:07
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原创 【UVM学习笔记】UVM中的“类”
该专题用于记录学习UVM芯片验证的过程，主要学习书籍为经典的《UVM实战》，同时也会去进行一些UVM的项目联系。本次描述了在上一节定义的众多组件的详细介绍，能够让我们更加深刻的了解UVM各组件之间的协调运转。
2025-04-02 11:29:18
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原创 【UVM学习笔记】UVM基础—一文告诉你UVM的组成部分
该专题用于记录学习UVM芯片验证的过程，主要学习书籍为经典的《UVM实战》，同时也会去进行一些UVM的项目联系。
2025-03-31 14:37:05
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原创 【学习e200处理器日志】让子弹飞一会儿—写回
本系列是为了记录在学习《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器》的过程中的一些新的以及思考，同时把一些内容进行了简化便于理解，如果小伙伴对处理器感兴趣的话务必拜读一下，能够让你对处理器架构有一个大体的了解。
2025-03-25 15:05:18
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原创 【学习e200处理器日志】蕃始者实繁，克缉毒董事—交付
本系列是为了记录在学习《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器》的过程中的一些新的以及思考，同时把一些内容进行了简化便于理解，如果小伙伴对处理器感兴趣的话务必拜读一下，能够让你对处理器架构有一个大体的了解。在处理器流水线中，交付和取消是确保高效且正确指令执行的关键机制，同时这两者的产生也会与流水线冲刷相联系。
2025-03-24 11:47:33
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原创 【学习e200处理器日志】执行力是关键—执行操作
本系列是为了记录在学习《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器》的过程中的一些新的以及思考，同时把一些内容进行了简化便于理解，如果小伙伴对处理器感兴趣的话务必拜读一下，能够让你对处理器架构有一个大体的了解。
2025-03-23 20:13:02
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原创 【学习e200处理器日志】万事开头难—取指操作
本系列是为了记录在学习《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器》的过程中的一些新的以及思考，同时把一些内容进行了简化便于理解，如果小伙伴对处理器感兴趣的话务必拜读一下，能够让你对处理器架构有一个大体的了解。
2025-03-14 12:41:53
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原创 FPGA图像OTSU自适应阈值实现
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的，是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法，又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。该模块的代码参考了FPGA图像处理_OTSU算法的实现（含源码）_fpga 实现otsu-优快云博客。
2025-03-13 20:28:35
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原创 基于FPGA的图像缩放算法设计与优化
前几个文章我们讲解了关于FPGA实现卷积神经网络的相关细节，因此现在我们需要解决毕设系统的前级处理问题，也就是图像预处理部分，在这里我遇到了一个棘手的问题：我们再进行神经网络识别的时候，输入图像的大小是固定的，因此在摄像头捕获的图像当中的框也是一定的，也就是说在识别过程中，物体距离图像过近或者是过远都会造成输入图像大小的变化，因此只能限制物体与摄像头之间的距离，但是遇到体积相对大的物体便又要调整距离，这无非造成应用过程中的麻烦，因此使用自适应窗口是很有必要的。
2025-02-23 19:15:07
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原创 基于FPGA实现CNN参数量化技术的实践与心得
在上一篇中提到了在FPGA中实现网络，因为网络过于臃肿而难以综合，因此随后通过资料的查阅发现参数量化这一技术能够大大降低网络的复杂度。但在我调研过程中，我发现网络上关于参数量化的FPGA实现资料太少，因此我打算将这一过程记录下来，希望能够通过这篇博客与大家分享这一技术的实现过程以及我的一些心得。
2025-01-18 22:12:05
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原创 Verilog设计CNN卷积核以及激活函数
上一篇文章解决了MATLAB在训练CNN网络时遇到的问题，现在要将网络搬到FPGA中去实现，这篇文章主要介绍该网络在FPGA中的实现方式，供大家学习，后续也会将该项目开源出来。但是该项目只设计了卷积核以及激活函数，因为在后续开发的过程中发现，使用传统的CNN网络在综合时会消耗很多资源，因此后续会考虑更换更加轻量级的Mobilenet V2网络。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中的一种经典模型，特别适用于处理图像、语音和视频等数据。
2025-01-10 16:52:25
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原创 关于使用MATLAB实现CNN卷积神经网络输出值全部相同的原因以及解决方法
该项目使用的是两个卷积核以及两个池化层，激活函数使用sigmoid函数，项目中包含很多训练方法，我只选择了最传统的方法——梯度下降法，因此我将该方法套入自己的网络，在池化层后面加两层全连接层（项目中只有一层），但是修改后发现每一次迭代后的准确率只有10%左右，查看结果后发现神经网络预测的数值都相等，这非常让人匪夷所思。
2024-12-18 20:45:10
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空空如也
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