「Verilog学习笔记」使用函数实现数据大小端转换

专栏前言

本专栏的内容主要是记录本人学习Verilog过程中的一些知识点,刷题网站用的是牛客网

分析 

题目要求使用函数实现4bit数据大小端转换的功能,所谓大端,即数据的高位写在左侧,低位写在右侧。小端则反过来:高位写在右侧,低位写在左侧。实现N比特数的大小端转换,只需要把数据的N位赋值给0位,N-1位赋值给1位,依此类推。

在函数编写完成之后,实现对两个不同的输入分别转换,只需要调用两次函数,分别对两个输入进行转换即可。

在Verilog HDL中,函数的声明由关键字function开始,endfunction结束。对于函数中的语句需要用begin…end包含,即使只有一句。函数的声明模板如下:

    function [range-1:0] function_name ;

             input_declaration ;

             other_declaration ;

             procedural_statement ;

endfunction

函数在声明时,会隐式的声明一个宽度为 range、 名字为 function_id 的寄存器变量,函数的返回值通过这个变量进行传递。当该寄存器变量没有指定位宽时,默认位宽为 1。然后进行输入变量的声明和其它声明。

函数通过指明函数名与输入变量进行调用。函数结束时,返回值被传递到调用处。

函数调用格式如下:

function_name(input1, input2, …);

通过函数名调用函数,并在参数列表中填入输入参数。

要实现大小端转换,即将输入数值的最高位赋予输出的最低位,次高位赋予次低位,依次类推即可。

`timescale 1ns/1ns
module function_mod(
	input [3:0]a,
	input [3:0]b,
	
	output [3:0]c,
	output [3:0]d
);
	assign c = data_out(a) ; // 默认wire类型 用assign赋值
	assign d = data_out(b) ;

	function [3:0] data_out ;
		input [3:0] data_in ; 
		integer i ; // 不能使用parameter类型,因为该类型在整个程序中不能修改
		begin 
			for (i = 0 ; i < 4 ; i = i + 1) 
				data_out[i] = data_in[3 - i] ;
		end 
	endfunction

endmodule

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优,在每次迭代中优所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一去除直流偏置,以简后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始、交替最小二乘法和迭代优过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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