FPGA:同步复位、异步复位与异步复位同步释放

以下皆以低电平有效的复位信号为例,内容参考 @数字逻辑君Zlaker


同步复位

QQ20250830-104135

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/bootstrapicon.html */
module sync_rest(
  input        sys_clk,
  input        sys_rst_n,
  input        i_din,
  output wire  o_dout
);

reg r_dout;
assign o_dout = r_dout;//方便例化

always @(posedge sys_clk) begin
  if (!sys_rst_n)
    r_dout <= 1'd0;
  else
    r_dout <= i_din;
end

endmodule

特点说明:
  当复位信号有效时,只能在时钟上升沿的时候更新,能有效避免毛刺干扰,但对复位信号的脉宽有一定的要求(至少大于一个周期)


异步复位

QQ20250830-105651

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/bootstrapicon.html */
module async_rest(
  input        sys_clk,
  input        sys_rst_n,
  input        i_din,
  output wire  o_dout
);

reg r_dout;
assign o_dout = r_dout;//方便例化

always @(posedge sys_clk or negedge sys_rst_n) begin
  if (!sys_rst_n)
    r_dout <= 1'd0;
  else
    r_dout <= i_din;
end

endmodule

特点说明:
  在复位信号有效时立即更新,但是抗干扰能力弱,容易被毛刺误触发


异步复位同步释放

QQ20250830-110019

module async_rest_sync_release(
  input sys_clk,
  input i_sys_async_rst_n,
  output sys_rst_n
);
reg [1:0] r_sync_rest_n;
assign sys_rst_n=r_sync_rest_n[1];
always @(posedge sys_clk or negedge i_sys_async_rst_n) begin
  if (!i_sys_async_rst_n)
    r_sync_rest_n<=2'b00;
  else begin
    r_sync_rest_n[0]<=1'b1;
    r_sync_rest_n[1]<=r_sync_rest_n[0];
  end
end
endmodule

仿真
image
特点说明:
  与异步复位类似,在复位信号有效时立即更新,但是通过寄存器打一拍拓宽了复位信号,这样同步释放后,后续的模块都可以使用同步复位,无需担心捕捉不到脉宽小的复位信号。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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