FSMD

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吃透Chisel语言.30.Chisel进阶之通信状态机（二）——FSMD：以Popcount为例
github-3rr0r的博客
08-01 1727
上一篇文章以闪光灯为例，介绍了通信状态机的写法，用于将大的复杂的状态机分解为小的多个相互通信的状态机来实现，可以保证使用资源更少，维护、修改也更容易。不过上一篇文章中的通信状态机之间的通信都是控制信号，还未涉及数据信号。这一篇文章就一起学习带数据通路的状态机，并以Popcount计数器为例进行介绍。...
吃透Chisel语言.31.Chisel进阶之通信状态机（三）——Ready-Valid接口：定义、时序和Chisel中的实现
github-3rr0r的博客
08-01 2744
上一篇文章以Popcount为例，介绍了带数据通路的有限状态机FSMD的写法与实现，对于后面写复杂的系统有很关键的指导意义。我们可以注意到，在FSMD的实现中，状态机之间的通信我们使用了`Ready-Valid`握手协议，这是一种常见的通信接口协议，但每次都这么写显然有点复杂。而Chisel中自带了`Ready-Valid`相关的函数`DecoupledIO`，用于对数据信号进行`Ready-Valid`协议的封装，这一篇文章我们就来学习这个重要又方便的函数。...
FSM（有限状态机）
SjiaM的博客
05-11 1万+
本文介绍FSM（有限状态机），以及如何引用、解决问题案例
关于新的描述语言GEZEL的介绍
gioc的专栏
10-11 1016
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用VHDL实现有限状态机
baidu_38205880的博客
03-05 1万+
背景在数字系统中，有两种基本类型的电路。第一类是组合逻辑电路。在组合逻辑电路中，输出仅依赖于输入。组合逻辑电路的例子包括加法器，编码器和多路复用器。例如，在加法器中，输出只是输入的总和; 无论以前的输入或输出是什么都没有关系。第二种类型的数字逻辑电路是时序逻辑电路。在顺序逻辑电路中，输出不仅取决于输入，还取决于系统的当前状态（即输出值和任何内部信号或变量）。顺序逻辑电路的复杂程度不同于简单的计数器...
40、基于ASMD - FSMD和FSM - Single技术的FPGA嵌入式处理器设计
whisky的博客
07-13 61
本文探讨了基于ASMD-FSMD和FSM-Single技术的FPGA嵌入式处理器设计方法，以PIC处理器为例详细分析了不同设计技术的特点和应用场景。文章介绍了传统方法、FSM-Single技术和ASMD-FSMD技术的操作步骤，并通过实验研究验证了后两种技术在减少开发时间方面的显著优势，同时提供了不同周期PIC处理器设计对比以及适用场景分析，为提高嵌入式处理器设计效率提供了有价值的参考方案。
ASMD和FSMD哪个并行多
05-30
嗯，用户想比较ASMD和FSMD的并行性，这在计算机体系结构里属于控制单元设计的内容。首先得回忆一下ASMD（AlgorithmicState Machinewith Datapath）和FSMD（Finite StateMachine withDatapath）的基本概念。ASMD通常...
FSM, ASM, FSMD, ASMD
05-31
嗯，用户想了解FSM、ASM、FSMD和ASMD的概念及区别。首先，我需要回忆这些术语的定义和它们之间的关系。FSM是有限状态机，应该是最基础的，分为Moore和Mealy两种类型。ASM可能是指算法状态机，可能比FSM更复杂，常...
基于FSMD的功能等价性检查方法
# 基于FSMD的功能等价性检查方法 在数字电路设计和验证领域，功能等价性检查是确保设计在不同阶段或不同实现方式下功能一致的重要手段。本文将介绍一种使用有限状态机与数据通路（FSMD）进行功能等价性检查的方法，...
什么是FSMC
文鸿开源工作室
11-30 1万+
转自正点原子论坛的一个回答：IO口和FSMC的详细区别 最早CPU要访问外部RAM需要三条总线：地址总线、数据总线（以16条地址线8位存储器为例）和控制总线 地址总线：A0到A15共计16根地址线 数据总线：D0到D7共计8根数据线 控制总线：至少包括读写控制等控制线 CPU要访问外部RAM，就得靠这些线来进行控制， 首先在这16根地址线上呈现地址值，指示要访问的目标地址，使得外部RAM可以定位...
有限状态机FSM详解（一）
热门推荐
benjonc的博客
04-09 5万+
有限状态机在维基百科中的解释是： 有限状态机（英语：finite-state machine，缩写：FSM）又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。 至于为什么要学FSM，FSM可以把模型的多状态、多状态间的转换条件解耦。可以使维护变得容易，代码也更加具有可读性，也更加艺术。 理解有限状态机首先需要理解整个模型。我们把灯的开关作为示例，...
状态机的VHDL设计
念念不忘，必有回响
09-20 8382
用一个信号发生器为例子，说明了VHDL的FSM的一些基础知识。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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