CPLD与FPGA

最新推荐文章于 2025-06-28 09:15:00 发布
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CPLD和FPGA的异同点
嵌入式Stark
03-06 1743
总结来说，CPLD更适合于较小规模的、需要稳定配置且速度要求不高的逻辑设计，而FPGA则在更大规模的、高速及复杂度较高的设计中表现优异，同时具备更强的并行处理能力和高度可定制化的优势。
CPLD与FPGA的发展与应用之对比
08-14
《CPLD与FPGA的发展与应用之对比》 CPLD（复杂可编程逻辑器件）和FPGA（现场可编程门阵列）是数字电路设计中的两种关键器件，它们的发展历程反映了电子技术的快速发展。CPLD源于PAL和GAL器件，具有较大的规模和复杂...
【驱动设计的硬件基础】CPLD和FPGA
[byte轻骑兵] 的技术小窝！
06-28 2121
在数字电路设计领域，CPLD（复杂可编程逻辑器件）和 FPGA（现场可编程门阵列）堪称 “变形金刚” 般的存在。它们既能像 ASIC（专用集成电路）一样实现硬件加速，又能通过软件编程快速迭代功能，完美平衡了灵活性与性能。对于驱动设计而言，这两种器件是构建高速接口、实时控制和算法加速的核心硬件基础。
CPLD与FPGA的区别
罗罗大侠的博客
03-19 1万+
FPGA和CPLD是两种著名的数字逻辑芯片。当涉及到内部架构时，这两种芯片显然是不同的。FPGA:现场可编程门阵列，是一种可编程逻辑芯片。它是一个伟大的芯片，因为它可以被编程去做几乎任何一种数字功能。FPGA的架构允许芯片具有很高的逻辑容量。它被用于设计要求很高的门数和它们的延迟是相当不可预测的，因为它的结构。FPGA被认为是“细粒”，因为它包含了很多可以达到10万的微小逻辑块。这是人组合逻辑和记...
关于CPLD与FPGA的对比分析
Lily_9的博客
05-07 2191
1.PLD/FPGA/CPLD PLD（Programmable Logic Device）:可编程逻辑器件，数字集成电路半成品，芯片上按照一定的排列方式集成了大量的门和触发器等基本逻辑元件，使用者按照设计要求运用开发工具将这些片内的元件连接起来，此过程称为编程； FPGA：基于查找表技术，要外挂配置用的EEPROM的PLD产品；由逻辑功能块排列为阵列，并由可编程的内部连线连接...
CPLD和FPGA
LH3486897896的博客
01-24 710
上文出自《FPGA入门指南》----张文挺著。
FPGA与CPLD的区别
热门推荐
芒果爱火锅的博客
05-07 2万+
CPLD和FPGA两者的区别 CPLD和FPGA都是我们经常会用到的器件。有的说有配置芯片的是FPGA，没有的是CPLD;有的说逻辑资源多的是FPGA，少的是CPLD;有的直接就不做区分，把他们都叫做FPGA。那么两者到底有什么区别呢？下面我们就以Altera公司的CPLD和FPGA为例来说说两者的区别。 首先我们看一下CPLD的芯片结构，搞清楚CPLD是由哪几部分组成的。下图是MAX系...
CPLD和FPGA的区别
qq_49898739的博客
07-07 8732
下面我们整理一下CPLD和FPGA的主要区别： 1） CPLD的逻辑阵列更适合可重复编程的EEPROM或Flash技术来实现。而FPGA显然是利用SRAM技术更合适。 2） 由于是EEPROM或者Flash工艺决定了CPLD是有一定的擦写次数限制的。而FPGA在实际使用中几乎可以说是无配置次数限制。 3） CPLD由于采用的是EEPROM或者Flash工艺所以配置掉电后不丢失，也就不需要外挂配置芯片。而FPGA采用的是SRAM工艺，配置在掉电后就没有了，因此需要一个外部配置芯片。 4） CPLD的安
FPGA与CPLD基本结构与区别
xinxingzhe5127的博客
03-27 729
（1） FPGA采用SRAM进行功能配置，可重复编程，但系统掉电后，SRAM中的数据丢失，因此，需要在FPGA外加EPROM，将配置数据写入其中，系统每次上电自动将数据引入SRAM中。CPLD宏单元的与或阵列较大，通常不能完全被应用，且宏单元之间的主要通过高速数据通道连接，其容量有限，限制了器件的灵活布线，因此，CPLD利用率较FPGA器件低。CPLD由可编程逻辑的功能围绕一个可编程互连矩阵构成，由固定长度的金属线实现逻辑单元之间的互连，并增加了I/O控制模块的数量和功能。，但触发器资源相对较少。
FPGA和CPLD对比
fishtail55的博客
03-27 2565
　FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 　　CPLD（Complex Programmable Logic Device）复杂可编程逻辑器件，是...
基于CPLD与FPGA的循环码编与译码器的建模与设计.doc
06-20
基于CPLD与FPGA的循环码编与译码器的建模与设计 本文主要探讨了基于CPLD与FPGA的循环码编与译码器的建模与设计。循环码是一种差错控制码，具有可靠性高的优点，在数字通信、军事领域中的应用非常广泛。通过 CPLD/...
CPLD与FPGA的用途及区别
07-26
总之，FPGA与CPLD各有各的适用场景和优势。FPGA适合复杂逻辑关系、高速性能要求、并行处理能力强的设计，尤其适用于数据密集型应用场景；而CPLD则在速度要求不高、逻辑关系较为简单，或是需要等延时特性的控制密集型...
CPLD与FPGA的用途及其区别
10-20
CPLD（Complex Programmable Logic Device）和FPGA（Field Programmable Gate Array）都是可编程逻辑器件，它们在数字电路设计中扮演着重要的角色。两者都能实现复杂的逻辑功能，但它们在用途、结构和应用范围上存在...
go 代码生成工具 基于sqlx echo.zip
最新发布
08-23
go 代码生成工具 基于sqlx echo.zip
西门子PLC与V20变频器以太网通讯编程：频率与启停控制实现
08-23
内容概要：本文档详细介绍了西门子1200 PLC与西门子V20变频器之间的通讯编程方法，重点在于通过以太网线实现对变频器的频率设定、启停控制及状态监测。文中涵盖了系统的组成器件（如西门子KTP700 Basic PN触摸屏、昆仑通态触摸屏）、控制方式（触摸屏与PLC以太网通讯，PLC与变频器485口通讯），并提供完整的接线与设置指南。此外，还详细解释了程序的功能、设计思路及其模块化的实现方式，确保程序的易维护性和可扩展性。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要掌握PLC与变频器通讯编程技能的人群。 使用场景及目标：适用于需要集成PLC与变频器进行自动化控制的项目，旨在提高系统的响应速度和稳定性，减少人工干预，提升生产效率。 其他说明：文档不仅提供了详细的程序注释和技术细节，还包括了变频器的具体设置步骤和接线图，便于用户快速上手和调试。
综合能源系统优化运行研究：碳机制与需求响应的应用及影响 综合能源系统
08-23
内容概要：本文深入探讨了在不同情境下综合能源系统的优化运行，特别是无碳机制、无需求响应，仅考虑需求响应，以及碳机制下考虑需求响应的情况。首先，在无碳机制和无需求响应的传统模式中，系统主要依赖化石燃料，虽然短期内有效，但从长远看既不环保也不经济。其次，仅考虑需求响应时，通过智能电网和需求侧管理技术，用户可根据实时电价调整能源消费行为，有助于平衡供需并提高效率，但仍忽视了碳排放。最后，在碳机制下考虑需求响应的情景中，不仅强调用户侧灵活性，还将碳排放和环境成本纳入考量，提出了一系列优化措施如增加可再生能源比例、引入碳交易市场、强化需求响应策略和系统集成，以实现更高效的能源管理和更低的碳排放。 适合人群：从事能源管理、环境保护及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解综合能源系统优化运行及其在不同条件下的表现的研究者，以及寻求提升能源系统效率和减少碳排放的企业管理者和技术专家。 其他说明：文中引用了多篇关于综合能源系统优化运行、需求响应应用及碳交易市场影响的相关文献，为研究提供了坚实的理论基础。
基于STM32F4的BMS电池管理系统：实现SOC均衡与电池监控的先进控制器
08-23
一款基于STM32F407的电池管理系统(BMS)，该系统利用LTC6804和LTC3300实现了对12节电池的精确监控和高效均衡。文中不仅提供了系统的硬件架构图，还深入解析了关键芯片的工作原理及其配置方法，特别是针对SOC估算和主动均衡的具体实现进行了详尽阐述。此外，作者分享了PCB布局的经验教训，并给出了一些优化性能的小技巧，如滑动窗口均值滤波算法用于减少误触发概率，以及在ADC采样前加入GPIO电平翻转作为硬件自检手段。最后展示了系统的实测数据，证明了其高精度和低功耗特性。 适合人群：电子工程师、嵌入式开发者、对电池管理系统感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要构建高性能电池管理系统的场合，旨在帮助读者掌握从理论到实践的完整流程，包括但不限于硬件选型、软件编程、PCB设计等方面的知识。 阅读建议：由于涉及到较多的专业术语和技术细节，在阅读过程中可以结合提供的源代码和电路图进行理解和验证。同时关注文中提到的各种优化措施，这对于提高项目的稳定性和可靠性至关重要。
基于MATLAB的粒子群算法优化SVM多特征输入分类模型及其应用
08-23
一种利用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行多特征输入单输出的二分类及多分类建模的方法。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖数据预处理、模型训练与评估、参数优化以及结果可视化的全过程。通过调整SVM的关键参数——惩罚因子C和RBF核参数gamma，实现了对模型性能的有效提升。实验结果显示，在特定数据集上，经过PSO优化后的SVM模型将分类准确率从82%提高到了94%。 适合人群：熟悉MATLAB编程环境并对机器学习尤其是SVM有一定了解的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂分类问题的数据科学家或工程师，旨在帮助他们掌握如何运用PSO来寻找最佳超参数组合，从而改善SVM模型的表现。同时，提供的可视化工具能够直观展示优化过程和结果。 其他说明：文中还给出了若干实用技巧，如针对大规模数据集选择合适的SVM实现方式、高维度特征空间下的降维处理方法等，有助于避免常见陷阱并确保优化过程顺利进行。
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