verilog 深入指南之charpter2

本文探讨了Schematic-Based Design作为一种不同于HDL语言的设计方法。它通过绘制电路图来实现功能,适用于小规模仿真及初学者。尽管这种方法相对繁琐且效率较低,但对于希望成为优秀设计师的人来说仍具有一定价值。

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Schematic-Based Design 是有区别与chapter2的另一种描述方法?
这章感觉没什么内容,好象是用画电路图的方式同样实现上一章功能,太麻烦了。不如编写HDL语言方便,不过作为了解,还是掌握了把~
总算把完了,可没有很好理解     :( 
补档:看到后面,知道这章其实了解一下就 行了。谁会用画一大堆原理图,选一大堆元件,连一大堆线,设置N多参数的方式呢。只适合小规模仿真和不会HDL的初学者,感觉没用。不过想要作为一个优秀设计师,一定要了解的。(FPGA开发好象没必要学这方式)
         
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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