MCDF的testcase


```c
class mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence extends mcdf_base_virtual_sequence;
  // UVM 对象实用程序宏
  `uvm_object_utils(mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence)

  // 构造函数
  function new (string name = "mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence");
    super.new(name);
  endfunction

  // 寄存器操作任务
  task do_reg();
    bit[31:0] wr_val, rd_val; // 写入值和读取值
    uvm_status_e status; // 操作状态
    // 配置通道 0:长度 8,优先级 0,使能 1
    wr_val = (1<<3)+(0<<1)+1; 
    rgm.chnl0_ctrl_reg.write(status, wr_val); // 写入寄存器
    rgm.chnl0_ctrl_reg.read(status, rd_val); // 读取寄存器
    void'(this.diff_value(wr_val, rd_val, "SLV0_WR_REG")); // 比较写入值和读取值,并将结果存储在diff_value中

    // 配置通道 1:长度 16,优先级 1,使能 1
    wr_val = (2<<3)+(1<<1)+1;
    rgm.chnl1_ctrl_reg.write(status, wr_val);
    rgm.chnl1_ctrl_reg.read(status, rd_val);
    void'(this.diff_value(wr_val, rd_val, "SLV1_WR_REG"));

    // 配置通道 2:长度 32,优先级 2,使能 1
    wr_val = (3<<3)+(2<<1)+1;
    rgm.chnl2_ctrl_reg.write(status, wr_val);
    rgm.chnl2_ctrl_reg.read(status, rd_val);
    void'(this.diff_value(wr_val, rd_val, "SLV2_WR_REG"));

    // 发送 IDLE 命令
    `uvm_do_on(idle_reg_seq, p_sequencer.reg_sqr) 
  endtask

  // 格式化器配置任务
  task do_formatter();
    // 使用 fmt_config_seq 序列,配置 FIFO 为 LONG_FIFO,带宽为 HIGH_WIDTH
    `uvm_do_on_with(fmt_config_seq, p_sequencer.fmt_sqr, {fifo == LONG_FIFO; bandwidth == HIGH_WIDTH;}) 
  endtask

  // 数据传输任务
  task do_data();
    fork
      // 通道 0100 个事务,通道 ID 0,数据空闲 0,包空闲 1,数据大小 8
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[0], {ntrans==100; ch_id==0; data_nidles==0; pkt_nidles==1; data_size==8; })
      // 通道 1100 个事务,通道 ID 1,数据空闲 1,包空闲 4,数据大小 16
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[1], {ntrans==100; ch_id==1; data_nidles==1; pkt_nidles==4; data_size==16;})
      // 通道 2100 个事务,通道 ID 2,数据空闲 2,包空闲 8,数据大小 32
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[2], {ntrans==100; ch_id==2; data_nidles==2; pkt_nidles==8; data_size==32;})
    join
    #10us; // 等待数据传输完成
  endtask
endclass: mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence

中文注释说明:

这段代码是一个 UVM 虚拟序列,用于验证 MCDF 的数据一致性。它继承自 mcdf_base_virtual_sequence 类。 序列包含三个主要任务:

do_reg(): 这个任务对 MCDF 的三个通道控制寄存器 (chnl0_ctrl_reg, chnl1_ctrl_reg, chnl2_ctrl_reg) 进行写操作,然后读操作,并比较写值和读值是否一致。 每个通道的配置参数(长度、优先级、使能)都不同。 最后发送一个 IDLE 命令。

do_formatter(): 这个任务配置格式化器单元。 它使用 fmt_config_seq 序列,并将 FIFO 类型设置为 LONG_FIFO,带宽设置为 HIGH_WIDTH。

do_data(): 这个任务在三个通道上发送数据。每个通道发送 100 个事务,每个通道的参数(事务数量、通道ID、数据空闲插入数量、包空闲插入数量、数据大小)都不同,模拟不同场景下的数据传输。 最后等待 10us,确保数据传输完成。

diff_value 是一个继承自父类的函数,用于比较写入值和读取值,并记录差异。 idle_reg_seq, fmt_config_seq, chnl_data_seq 都是预定义的序列,用于执行特定的操作。 p_sequencer 是指向 sequencer 的指针。 LONG_FIFO, HIGH_WIDTH 等都是预定义的常量。 这段代码展示了如何使用 UVM 的虚拟序列来驱动事务,并进行数据一致性检查。


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class mcdf_data_consistence_basic_test extends mcdf_base_test;

  // UVM 组件实用程序宏
  `uvm_component_utils(mcdf_data_consistence_basic_test)

  // 构造函数
  function new(string name = "mcdf_data_consistence_basic_test", uvm_component parent);
    super.new(name, parent);
  endfunction

  // 运行顶层虚拟序列的任务
  task run_top_virtual_sequence();
    mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence top_seq = new(); // 创建一个新的虚拟序列
    top_seq.start(env.virt_sqr); // 启动虚拟序列
  endtask
endclass: mcdf_data_consistence_basic_test

//  -重置寄存器块
//  -通过 uvm_reg::set() 设置所有 WR 寄存器的值
//  -通过 uvm_reg_block::update() 更新它们
//  -通过 uvm_reg::mirror() 与后门访问比较寄存器值
class mcdf_full_random_virtual_sequence extends mcdf_base_virtual_sequence;
  `uvm_object_utils(mcdf_base_virtual_sequence)
  function new (string name = "mcdf_base_virtual_sequence");
    super.new(name);
  endfunction

  task do_reg();
    bit[31:0] ch0_wr_val; // 通道0写入值
    bit[31:0] ch1_wr_val; // 通道1写入值
    bit[31:0] ch2_wr_val; // 通道2写入值
    uvm_status_e status; // 状态变量

    // 重置寄存器块
    rgm.reset();

    // 通道 0:长度{4,8,16,32},优先级{0,1,2,3},使能{0,1}
    ch0_wr_val = ($urandom_range(0,3)<<3)+($urandom_range(0,3)<<1)+$urandom_range(0,1);
    ch1_wr_val = ($urandom_range(0,3)<<3)+($urandom_range(0,3)<<1)+$urandom_range(0,1);
    ch2_wr_val = ($urandom_range(0,3)<<3)+($urandom_range(0,3)<<1)+$urandom_range(0,1);

    // 使用 uvm_reg::set() 设置所有 WR 寄存器的值
    rgm.chnl0_ctrl_reg.set(ch0_wr_val);
    rgm.chnl1_ctrl_reg.set(ch1_wr_val);
    rgm.chnl2_ctrl_reg.set(ch2_wr_val);

    // 使用 uvm_reg_block::update() 更新寄存器
    rgm.update(status);

    // 等待 DUT 中的寄存器更新完成
    #100ns;

    // 使用 uvm_reg::mirror() 与后门访问比较写入值和读取值
    rgm.chnl0_ctrl_reg.mirror(status, UVM_CHECK, UVM_BACKDOOR);
    rgm.chnl1_ctrl_reg.mirror(status, UVM_CHECK, UVM_BACKDOOR);
    rgm.chnl2_ctrl_reg.mirror(status, UVM_CHECK, UVM_BACKDOOR);

    // 发送 IDLE 命令
    `uvm_do_on(idle_reg_seq, p_sequencer.reg_sqr)
  endtask

  task do_formatter();
    // 使用 fmt_config_seq 序列,配置 FIFO 为 SHORT_FIFO 或 ULTRA_FIFO,带宽为 LOW_WIDTH 或 ULTRA_WIDTH
    `uvm_do_on_with(fmt_config_seq, p_sequencer.fmt_sqr, {fifo inside {SHORT_FIFO, ULTRA_FIFO}; bandwidth inside {LOW_WIDTH, ULTRA_WIDTH};})
  endtask

  task do_data();
    fork
      // 通道 0:事务数量在 400 到 600 之间,其他参数随机
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[0], 
        {ntrans inside {[400:600]}; ch_id==0; data_nidles inside {[0:3]}; pkt_nidles inside {1,2,4,8}; data_size inside {8,16,32};})
      // 通道 1:事务数量在 400 到 600 之间,其他参数随机
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[1], 
        {ntrans inside {[400:600]}; ch_id==0; data_nidles inside {[0:3]}; pkt_nidles inside {1,2,4,8}; data_size inside {8,16,32};})
      // 通道 2:事务数量在 400 到 600 之间,其他参数随机
      `uvm_do_on_with(chnl_data_seq, p_sequencer.chnl_sqrs[2], 
        {ntrans inside {[400:600]}; ch_id==0; data_nidles inside {[0:3]}; pkt_nidles inside {1,2,4,8}; data_size inside {8,16,32};})
    join
    #10us; // 等待数据传输完成
  endtask
endclass: mcdf_full_random_virtual_sequence

class mcdf_full_random_test extends mcdf_base_test;

`uvm_component_utils(mcdf_full_random_test)

function new(string name = "mcdf_full_random_test", uvm_component parent);
  super.new(name, parent);
endfunction

task run_top_virtual_sequence();
  mcdf_full_random_virtual_sequence top_seq = new();
  top_seq.start(env.virt_sqr);
endtask

endclass: mcdf_full_random_test




中文注释说明:

这段代码包含两个类:

mcdf_data_consistence_basic_test: 这是一个基本的测试类,它继承自 mcdf_base_test,并运行一个名为 mcdf_data_consistence_basic_virtual_sequence 的虚拟序列。这个序列的具体内容在之前的回答中已经解释过。

mcdf_full_random_virtual_sequence: 这是一个更复杂的虚拟序列,用于执行全随机化的寄存器和数据传输测试。 它包含以下步骤:

寄存器操作 (do_reg): 首先重置寄存器块 (rgm.reset)。然后,使用随机值设置三个通道控制寄存器的值 (chnl0_ctrl_reg, chnl1_ctrl_reg, chnl2_ctrl_reg),并使用 uvm_reg_block::update() 更新寄存器。 之后等待一段时间,确保寄存器值在DUT中更新。最后,使用 uvm_reg::mirror() 与后门访问 (UVM_BACKDOOR) 比较写入值和读取值,验证寄存器值的正确性。

格式化器配置 (do_formatter): 随机配置格式化器的 FIFO 和带宽。

数据传输 (do_data): 在三个通道上发送随机数量的数据,其他参数也随机化。

这个测试类使用 UVM 的寄存器模型 (uvm_reg, uvm_reg_block) 来验证寄存器的值,并使用随机化技术提高测试的覆盖率。 $urandom_range 用于生成随机数,inside 用于约束随机变量的取值范围。 UVM_CHECK 和 UVM_BACKDOOR 是 UVM 中用于指定镜像操作类型的常量。 SHORT_FIFO, ULTRA_FIFO, LOW_WIDTH, ULTRA_WIDTH 等是预定义的常量。 idle_reg_seq, fmt_config_seq, chnl_data_seq 都是预定义的序列。

总而言之,这两个类共同构成一个更全面的 MCDF 数据一致性验证方案,包含了基本测试和随机化测试。


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class mcdf_reg_builtin_virtual_sequence extends mcdf_base_virtual_sequence;
  // UVM 对象实用程序宏
  `uvm_object_utils(mcdf_reg_builtin_virtual_sequence)

  // 构造函数
  function new (string name = "mcdf_reg_builtin_virtual_sequence");
    super.new(name);
  endfunction

  // 寄存器操作任务
  task do_reg();
    // 创建内置 UVM 寄存器序列
    uvm_reg_hw_reset_seq reg_rst_seq = new(); // 硬件复位序列
    uvm_reg_bit_bash_seq reg_bit_bash_seq = new(); // 位翻转序列
    uvm_reg_access_seq reg_acc_seq = new(); // 寄存器访问序列

    // 等待复位信号下降沿和上升沿
    @(negedge p_sequencer.intf.rstn); // 等待复位信号下降沿
    @(posedge p_sequencer.intf.rstn); // 等待复位信号上升沿

    `uvm_info("BLTINSEQ", "register reset sequence started", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器复位序列开始
    rgm.reset(); // 重置寄存器模型
    reg_rst_seq.model = rgm; // 设置寄存器模型
    reg_rst_seq.start(p_sequencer.reg_sqr); // 启动寄存器复位序列
    `uvm_info("BLTINSEQ", "register reset sequence finished", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器复位序列结束

    `uvm_info("BLTINSEQ", "register bit bash sequence started", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器位翻转序列开始
    // 复位硬件寄存器和寄存器模型
    p_sequencer.intf.rstn <= 'b0; // 将复位信号置低
    repeat(5) @(posedge p_sequencer.intf.clk); // 等待 5 个时钟周期
    p_sequencer.intf.rstn <= 'b1; // 将复位信号置高
    rgm.reset(); // 重置寄存器模型
    reg_bit_bash_seq.model = rgm; // 设置寄存器模型
    reg_bit_bash_seq.start(p_sequencer.reg_sqr); // 启动寄存器位翻转序列
    `uvm_info("BLTINSEQ", "register bit bash sequence finished", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器位翻转序列结束

    `uvm_info("BLTINSEQ", "register access sequence started", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器访问序列开始
    // 复位硬件寄存器和寄存器模型
    p_sequencer.intf.rstn <= 'b0; // 将复位信号置低
    repeat(5) @(posedge p_sequencer.intf.clk); // 等待 5 个时钟周期
    p_sequencer.intf.rstn <= 'b1; // 将复位信号置高
    rgm.reset(); // 重置寄存器模型
    reg_acc_seq.model = rgm; // 设置寄存器模型
    reg_acc_seq.start(p_sequencer.reg_sqr); // 启动寄存器访问序列
    `uvm_info("BLTINSEQ", "register access sequence finished", UVM_LOW) // 打印信息:寄存器访问序列结束
  endtask
endclass: mcdf_reg_builtin_virtual_sequence

class mcdf_reg_builtin_test extends mcdf_base_test;

`uvm_component_utils(mcdf_reg_builtin_test)

function new(string name = "mcdf_reg_builtin_test", uvm_component parent);
  super.new(name, parent);
endfunction

task run_top_virtual_sequence();
  mcdf_reg_builtin_virtual_sequence top_seq = new();
  top_seq.start(env.virt_sqr);
endtask

endclass: mcdf_reg_builtin_test



中文注释说明:

这段代码定义了一个名为 mcdf_reg_builtin_virtual_sequence 的 UVM 虚拟序列,用于执行 UVM 内置的寄存器序列,包括:

硬件复位序列 (uvm_reg_hw_reset_seq): 这个序列模拟硬件复位过程。它首先等待复位信号 (rstn) 的下降沿和上升沿,确保复位操作完成。然后,它重置寄存器模型 (rgm.reset()) 并启动 uvm_reg_hw_reset_seq 序列。

位翻转序列 (uvm_reg_bit_bash_seq): 这个序列对寄存器中的每一位进行翻转,以检测潜在的错误。在执行此序列之前,它会先将复位信号置低,等待一段时间再置高,并重置寄存器模型。

寄存器访问序列 (uvm_reg_access_seq): 这个序列执行一系列的寄存器读写操作,以验证寄存器的功能。与位翻转序列类似,它也会先进行复位操作。

p_sequencer 指向当前的 sequencer 对象,p_sequencer.intf.rstn 和 p_sequencer.intf.clk 分别是复位信号和时钟信号。 rgm 是寄存器模型对象。 每个序列的启动都使用 start() 方法,并传递 sequencer 对象作为参数。 代码中包含了 uvm_info 语句,用于打印序列的开始和结束信息。 这个虚拟序列利用 UVM 内置的寄存器序列功能,提供了一种方便且高效的寄存器验证方法。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
数据结构部分 -- 一、栈和队列 Stack && Queue 栈 - 结构图 alt 队列 - 结构图 alt 双端队列 - 结构图 alt 二、 链表 Linked List 单链表 - 结构图 alt 单项循环链表 - 结构图 alt 双向链表 - 结构图 alt 三、 树 基础定义及相关性质内容 - 结构图 alt - 另外可以参考浙江大学数据结构课程中关于遍历方式的图,讲的十分详细 alt 使用链表实现二叉树 二叉查找树 - 非空左子树的所有键值小于根节点的键值 - 非空右子树的所有键值大于根节点的键值 - 左右子树都是二叉查找树 补充 - 完全二叉树 - 如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布,则此二叉树被称为完全二叉树。 - 满二叉树 - 如果二叉树中除了叶子结点,每个结点的度都为 2,则此二叉树称为满二叉树。 代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/b48377ea3e78 四、 堆 Heap 堆满足的条件 - 必须是完全二叉树 - 各个父节点必须大于或者小于左右节点,其中最顶层的根结点必须是最大或者最小的 实现方式及条件 - 使用数组实现二叉堆,例如下图的最大堆,在数组中使用[0,100,90,85,80,30,60,50,55]存储,注意上述第一个元素0仅仅是做占位; - 设节点位置为x,则左节点位置为2x,右节点在2x+1;已知叶子节点x,根节点为x//2; - 举例说明: - 100为根节点(位置为1),则左节点位置为2,即90,右节点位置为3,即85; - 30为子节点(位置为5),则根节点为(5//2=2),即90; 根据上述条件,我们可以绘制出堆的两种形式 - 最大堆及实现 al...
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