PYCPLD的IP设计规范

PYCPLD IP设计指南
本文档介绍了如何使用PYCPLD将IP设计转换为Python模块,包括所需文件、Verilog实现及参数化配置方法。

PYCPLD的IP 设计规范

 

1. 如何将IP做成python 模块

IP开发者需要提供以下文件:

这个文件命名是python定义本地文件包的标准做法,在本文件中内容如下

__init__.py
from enc_partial import get_ip_name
from enc_partial import ENC

 enc_partial 是这个文件包的名字

get_ip_name 是这个IP的程序名函数

ENC 是这个IP的python 类的名字

 

2. <ip name>.v

IP的具体实现verilog文件,参考以下链接:

https://github.com/hakehuang/pycpld/blob/master/ips/ip/enc/enc.v

 

3. env_partial.py

https://github.com/hakehuang/pycpld/blob/master/ips/ip/enc/enc_partial.py

enc_partial.py 写道
from .. import base_ip
import os
'''
#an example of io_dic of enc io
{
  ("", 50, "//comments", "pha_out", "enc")
}
'''
#return the class name for query
def get_ip_name():
  return "ENC"
class ENC(base_ip.base_ip):
  ID = "__ENC"
  count = 0
  def __init__(self, io_hash):
    self.dicts = io_hash
    self.count = 1
  def set_alt(self, in_alt):
    return ''
  def matched_id(self, in_key):
    return in_key == self.ID
  def get_pinmux_setting(self):
    return ''
  def get_v_file_list(self):
   #set_global_assignment -name VERILOG_FILE enc.v
    pkgpath = os.path.dirname(__file__)
    return [ os.path.join(pkgpath,"enc.v")]
  def get_module_caller(self):
    return """
enc  enc( .rst_n(rst_n),
          .freq_clk(clk),
          .enable(enable_enc),
       .pha(pha_out),
       .phb(phb_out),
       .home(home_out),
       .index(index_out)
        );
            """
  def get_wire_defines(self):
    return """
wire pha_out;
wire phb_out;
wire home_out;
wire index_out;
          """
  def get_reg_defines(self):
   #additional reg definition
   return "reg enable_enc;\n"
  def module_rest_codes():
    return "enable_enc <= 1'b0;"
  def get_cmd_case_text(self):
    return "enable_enc <= 1'b1;"
  def get_rst_case_text(self):
    return "enable_enc <= 1'b0;"
  def get_dft_case_text(self):
    return "enable_enc <= 1'b0;"
 

在这个文件中实现了对verilog IP到IP应用平台需要开放的接口的脚本化,里面的每一个函数都需要实现对应的接口功能, 这里verilog 语句就是python中的脚本。

 

3. 如何实现IP的引脚的参数化配置,我们用了一个yaml文件来做:

enc_example.yml

 

ENC:
    IP: __ENC
    CMD: ENC
    pha_out:
        PIN: A34
        DIRECTION: out
    phb_out:
        PIN: A33
        DIRECTION: out
    index_out:
        PIN: CPLD_IO50
        DIRECTION: out

 

ENC: 是这个的IP 的开始 对应get_ip_name

IP: __ENC 表示应用ENC这个IP, 对应  ID = "__ENC"

CMD: 表示系统集成平台里面通过什么串口命令来使能IP

        PIN: A34 表示CPLD IO 文件中定义的管脚
        DIRECTION: out 管脚的方向

 

https://github.com/hakehuang/pycpld

 

 

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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