Fsm3 Fsm3

文章详细描述了如何使用Verilog语言设计一个具有一个输入、一个输出和四个状态的Moore型状态机,并包含一个异步重置功能,将状态机重置回初始状态A。两种不同的状态机实现方式被展示,包括状态转移逻辑和输出逻辑的代码。

See also: State transition logic for this FSM

The following is the state transition table for a Moore state machine with one input, one output, and four states. Implement this state machine. Include an asynchronous reset that resets the FSM to state A.

 一种写法

module top_module(
    input clk,
    input in,
    input areset,
    output out); //
	
    parameter A = 2'b00,
    		B = 2'b01,
    		C = 2'b11,
    		D = 2'b10;
    reg [1:0] state;
    reg [1:0] next_state;
    
    // State transition logic
    always@ (*) begin
          case(state)
                A:if(in == 1)
                    	next_state <= B;
                		else
                            next_state <= A;
                B:if(in == 0)
                    	next_state <= C;
                		else
                            next_state <= B;
                C:if(in == 1)
                    	next_state <= D;
                		else
                            next_state <= A;
                D:if(in == 1)
                    	next_state <= B;
                		else
                            next_state <= C;
				default:   next_state <= A;  
            endcase
    end
    
    // State flip-flops with asynchronous reset
    always@(posedge clk or posedge areset)
        if(areset)
            state <= A;
    	else 
         state  <= next_state;
           
    // Output logic
	assign out = state == D ? 1'b1 : 1'b0;
endmodule

另一种写法

module top_module(
    input clk,
    input in,
    input areset,
    output out); //
	
    parameter A = 2'b00,
    		B = 2'b01,
    		C = 2'b11,
    		D = 2'b10;
    reg [1:0] state;
    reg [1:0] next_state;
    
    // State transition logic
    always@ (*) begin
          state  <= next_state;
    end
   
    // State flip-flops with asynchronous reset
    always@(posedge clk or posedge areset)
        if(areset)
            next_state <= A;
    	else 
          case(next_state)
                A:if(in == 1)
                    	next_state <= B;
                		else
                            next_state <= A;
                B:if(in == 0)
                    	next_state <= C;
                		else
                            next_state <= B;
                C:if(in == 1)
                    	next_state <= D;
                		else
                            next_state <= A;
                D:if(in == 1)
                    	next_state <= B;
                		else
                            next_state <= C;
				default:   next_state <= A;  
            endcase
           
    // Output logic
	assign out = state == D ? 1'b1 : 1'b0;
endmodule

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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