Verilog HDL建模(三)

本文详细解析了VGA串口协议的工作原理和技术细节,包括HSYNC和VSYNC信号的作用及计数方式,并介绍了有效显示区域的确定方法及帧显示控制逻辑。

1、总结VGA串口协议

VGA协议由5个信号组成:HSYNC_Signal,VSYNC_Signal,RGB_Signal(R/G/B)

HSYNC是列同步信号,VSYNC是行同步信号,RGB是Red,Green,Blue。

一个屏幕是由M行扫描和N行填充组成。例如800x600x60hz,那么M=800,N=600

扫描第M-1行,在M-1行,列填充0~N~599

扫描第M行,在M行,列填充0~N~599

而HSYNC_SIGNAL中,a段128列像素,b段88列像素,c段800像素,d段40个像素,总共1056列像素

VSYNC_SIGNAL中,o段4行像素,p段23行像素,q段600行像素,r段1行像素,总共628行像素

交叉部分为“列像素 > 216 && 列像素 < 1017 && 行像素 > 27 &&行像素 < 627”

为Vga显示的数据部分。

Pll.v模块是为了给时钟翻倍,因为800*600*60hz中的始终频率必须为40MHz.

在sync_module.v中:有以下核心

reg [10:0]Count_H;

always @ (posedge clk or negedge rstn)

    if(!rstn) Count_H <= 11'd0;

    else if(Count_H == 11'd1056) Count_H <= 11'd0;

          else Count_H <= Count_H + 11'd1;

这是对HSYNC进行计数。

reg [10:0]Count_V;

always @ (posedge clk or negedge rstn)

    if(!rstn) Count_V <= 10'd0;

    else if (Count_V == 11'd628) Count_V <= 11'd0;

          else if (Count_H == 11'd1056) Count_V <= Count_V + 11'd1;

这是对SYNC进行计数,每有一个Count_H记满,则对Count_V计数一次。

之后是定义一个有效区域isReady:

Reg isReady;

always @(posedge clk or negedge rstn)

    if(!rstn) isReady <= 1'b0;

    else if((Count_H >11'd216 && Count_H < 11'd1017) && (Count_V > 11'd27 &&Count_V < 11'd627))

    isReady <= 1'b1;

    else isReady <= 1'b0;

最后 assign VSYNC_SIG = (Count_V <= 11'd4) ? 1'b0:1'b1;

assign HSYNC_SIG = (COUNT_H <= 11'd218) ? 1'b0:1'b1;

assign Ready_Sig = isReady;

assign Colum_Addr_Sig = isReady? Count_H - 11'd217: 11'd0;

assign Row_addr_Sig = isReady ? Count_V -11'd28:11'd0;

即从0开始计数。

对于控制模块,则依据想要显示的模块进行设计。

而对于帧显示有一个assign Frame_Sig = (Count_V == 11'd628) ? 1'b1:1'b0;

每扫描完一次给Frame_Sig一个高脉冲。最后一个状态机依次显示ROM中的数据。

转载于:https://www.cnblogs.com/jast/archive/2013/01/26/2877929.html

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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