Nios II 流水的灯实验

1.Nios II 硬件设计

1.1 创建项目

点击新建项目,根据自己的需求选择芯片
在这里插入图片描述

1.2 设计Nios ii

1.2.1 设计时钟

点击Tools 进入Platform Designer在这里插入图片描述
将时钟频率设计为50MHz,和使用的芯片保持一致
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1.2.2 添加部件

依次添加下列部件,默认设置即可
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右键将Nios II 重命名为cpu
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重命名为uart

在这里插入图片描述
重命名为pio_led
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重命名为sysid
依照下图进行连线
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给pio_led导出输出端口
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分配基址
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双击CPU进入以下界面更改重置容器
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生成HDL
在这里插入图片描述
硬件设计完成

1.2.3 原理图导入

返回到Quartus页面,新建原理图文件:
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双击空白处,将我们刚刚生成的bsf文件导入
点击右键生成端口,将端口分别重命名为clock,out_led,rst_n,编译,编译完成后分配管脚
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如果编译报错,添加pip文件
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2 软件设计

进入eclipse
在这里插入图片描述新建文件
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选择导入sopcinfo文件,Hello world 模板
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将hello world 代码替换成以下代码

#include "system.h"
#include "altera_avalon_pio_regs.h"
#include "alt_types.h"
#include "stdio.h"
const alt_u8
led_data[8]={0x01,0x02,0x04,0x08,0x10,0x20,0x40,0x80};
int main (void)
{
 int count=0;
 alt_u8 led;
 volatile int i;
 while (1)
 { if (count==7)
 {count=0;}
 else
 {count++;}
 led=led_data[count];
 IOWR_ALTERA_AVALON_PIO_DATA(PIO_LED_BASE, led);
 i = 0;
 printf("Hello Nios-II\n");
 while (i<500000)
 i++;
 }
 return 0;
}

build project 编译烧录即可观测到流水灯现象

3 效果展示

在这里插入图片描述

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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