12、VHDL在微处理器组件设计中的应用与实践

VHDL在微处理器组件设计中的应用与实践

1. 基本时序电路编码:触发器和锁存器

1.1 锁存器和触发器的编码风格

在微处理器组件中,锁存器的使用相对较少。但需要注意的是,一个“不完整”的IF语句(即假路径中没有赋值的IF语句)会推断出一个锁存器。设计触发器时,需要使用S’EVENT属性或RISING_EDGE()函数。采用门级设计锁存器和触发器,工具通常无法识别,也不能映射到嵌入式锁存器/触发器资源。

1.2 触发器示例代码

以下是一个具有高电平有效异步复位(ar)和低电平有效同步置位(ss)的正边沿触发触发器的示例代码:

PROCESS (ar, clk)
BEGIN
    IF ar = '1' THEN
        q <= '0';
    ELSIF RISING_EDGE(clk) THEN
        IF ss = '0' THEN
            q <= '1';
        ELSE
            q <= d;
        END IF;
    END IF;    
END PROCESS;

1.3 计数器设计

计数器与触发器密切相关,可使用T触发器异步设计,但更推荐同步计数器。同步计数器使用触发器数组(即寄存器)的增量,只需要一个时钟网络。计数器可能需要一些额外功能,如使能、置位、复位、数据加载、模运算或上下切换。下面是一个微处理器中程序计数器(pc)的示例代码,它是一个带有异步复位和立即数据加载输入(用于跳转操作)的同步计数器:

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值