FPGA中的标致信号

最新推荐文章于 2024-08-26 16:57:15 发布
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博主以自身当前水平对FPGA中的状态信号进行了总结，涉及信息技术领域中FPGA相关知识。

以自己目前的水平，总结了一下fpga中的状态信号。

Xilinx DDR3 MIG IP核设计（4）--把MIG IP核的Native接口打包成FIFO（上）
孤独的单刀
12-09 1万+
这篇文章会帮助您：学会如何将Xilinx MIG IP核封装成一个简单易用的类似FIFO的接口。
Xilinx DDR3 MIG IP核设计（5）--把MIG IP核的Native接口打包成FIFO（下）
孤独的单刀
12-14 1万+
这篇文章会帮助您：学会如何将Xilinx MIG IP核封装成一个简单易用的类似FIFO的接口。
FPGA之道（23）VHDL的signal、variable与constant
Reborn Lee
02-11 1万+
VHDL语言中可以被赋值的对象有3种：signal、variable和constant。分别介绍如下：
【FPGA学习笔记】VHDL 中信号SIGNAL和变量VARIABLE的区别
yang_jiangning的博客
04-05 2229
FPGA状态机总结
ChrisHuang的博客
05-14 1339
1. 状态机的结构 （1）逻辑表达式          下一个状态=F(当前状态，输入信号);          输出信号=G(当前状态，输入信号); （2）Mealy状态机：时序逻辑的输出取决于状态与输入 （3）Moore状态机：时序逻辑的输出取决于状态 2. 状态编码的类型 （1）独热编码：一个bit代表一个状态（4中状态的编码有：4’b0001, 4’b0010, 4’b100
FPGA学习笔记：带有标志信号的计数器
xiaohuhahahaha的博客
10-10 1861
左边为输入信号，右边为输出信号，clk为时钟，rst为复位信号，本代码计划当时钟信号变化CNT_MAX+1个周期时将led_out变化一次。 代码如下，其中cnt为计数器，cnt_flag为标志进行，使用标志信号的原因是可以更好地节省fpga的资源。 module counter #( parameter CNT_MAX = 25'd24_999_999 ) ( input wire ...
FPGA图案--数字表示(代码+波形)
weixin_33730836的博客
09-21 420
在数字逻辑系统，仅仅存在高低。所以用它只代表一个整数数字。并且有3代表性的种类。这是：原码表示(符号加绝对值值)、反码表示(加-minus标志)而补码(符号加补)。这三个在FPGA中都有着广泛的应用。以下分别讨论。 1、原码表示法 原码表示法是机器数的一种简单的表示法。採用符号位级联绝对值的方法表示数字。其最高位为符号位，用0表示正数，1表示负数；其余部分为绝对数值部分。原码一般用二进...
【【通信协议之MDIO读写的FPGA实现】】
weixin_50965981的博客
08-26 1177
通信协议之MDIO读写的FPGA实现
FPGA模块——以太网（1）MDIO读写
Treasureljc的博客
12-20 2933
MDIO是串行管理接口。MAC 和 PHY 芯片有一个配置接口，即 MDIO 接口，可以配置 PHY 芯片的工作模式以及获取 PHY 芯片的若干状态信息。1.MDIO部分的接口结构2.千兆以太网在接口上兼容百兆和十兆以太网。3.YT8511 是一个千兆以太网物理层收发器，支持 1000/100/10Mbps 通信速率，该芯片内部的参数可以通过MDIO接口进行配置。
Xilinx DDR3 MIG IP核设计（3）--MIG IP核例程与读写测试（Native接口）
热门推荐
孤独的单刀
12-06 2万+
这篇文章会帮助您：1、学习Xilinx MIG IP核关于DDR3的官方示例设计；2、学会如何通过MIG IP核对DDR3做一个简单的读写测试。
标志信号（flag）
小柚子的博客
07-19 1434
脉冲标志信号（flag），它可以减少代码中if括号内的条件让代码更加清晰简洁，而且当需要在多处使用脉冲标志信号的地方要比全部写出的方式更节约逻辑资源，脉冲标志信号在指示某些状态时是非常有用的，当大家以后在实现相对复杂的逻辑功能时注意想到使用脉冲标志信号，后面我们还会介绍到另一个有用的信后——使能信号。...
fpga状态机详解
Ruanyz_china的专栏
11-17 1万+
什么是状态机：状态机通过不同的状态迁移来完成特定的逻辑操作状态机的分类：Moore型状态机和Mealy型状态机 Moore型：状态机的变化只与当前的状态有关 Mealy型：状态机的变化不仅与当前的状态有关，还与输入有关 如何创建状态机：状态机的创建可以分为一段式，两段式和三段式 一段式：主要是讲所有的状态变化以及导致的输出变化都写在了一个always快中。 两段式：将一些复位信号，clk信号单独写在
学习笔记：FPGA设计Verilog基础(二）——Verilog文件命名+信号命名规则
qq_37764129的博客
01-19 5153
1、Verilog命名规则 1.1、顶层文件 对象+功能+top 比如：video_oneline_top 1.2、逻辑控制文件 介于顶层和驱动层文件之间 对象+ctr 比如：ddr_ctr.v 1.3、驱动程序命名 对象+功能+dri 比如：lcd_dri.v、uart_rxd_dri.v 1.4、参数文件命名 对象+para 比如：lcd_para.v 1.5、模块接口...
FPGA设计中管脚电平配置及上下拉的问题
qq_37960317的博客
07-30 1万+
在FPGA设计中一般需要对管脚进行电平属性配置，包括LVTTL、LVCOMS等等，具体电压范围可以参考ISE管脚约束设置参数详解. 此外，对于在设计中未使用的管脚一般要进行上拉设置，在Quartus ii 的环境中，在assignment->device->device and pin options中选择unused pins，可以将其设置为As input tri-state with weak pull-up，意将未使用管脚设置为若上拉。 而在ISE环境中，方法稍有不同，右键Genera
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
12-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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