​ZYNQ7000 PS 复位PL FCLK_RESET0_N ​

PS Reset PL

PS 可以输出4个独立的复位信号给PL,用于控制PL逻辑的复位。

如何控制呢?

参考 AMD Customer Community

裸机代码如下:

    // assert FPGA Reset Signal
#define XSLCR_BASEADDR					0xF8000000U
#define XSLCR_LOCK_ADDR				    (XSLCR_BASEADDR + 0x00000004U)
#define XSLCR_UNLOCK_ADDR				(XSLCR_BASEADDR + 0x00000008U)

#define XSLCR_FPGA_RST_CTRL_ADDR        (XSLCR_BASEADDR + 0x00000240U)

/**< SLCR unlock code */
#define XSLCR_LOCK_CODE		    0x0000767BU
#define XSLCR_UNLOCK_CODE		0x0000DF0DU

	Xil_Out32(XSLCR_UNLOCK_ADDR, XSLCR_UNLOCK_CODE);
    Xil_Out32(XSLCR_FPGA_RST_CTRL_ADDR, 0x0F);
 
    // do stuff
 
    // and release the FPGA Reset Signal
    Xil_Out32(XSLCR_FPGA_RST_CTRL_ADDR, 0x00);
    Xil_Out32(XSLCR_LOCK_ADDR, XSLCR_LOCK_CODE);

system level registers , write lock and unlock first, then access the register

XSLCR_FPGA_RST_CTRL_ADDR

如何在Linux中控制呢?

通过devmem 访问寄存器绝对地址即可,示例如下

devmem 0xf8000008 32 0xdf0d

### 关于Anti-UAV310的技术信息 针对无人机的反制技术,特别是Anti-UAV310系统,在当前研究和技术开发中占据重要位置。这类系统的目的是检测、识别并最终对抗未经授权的无人机活动。然而,具体到Anti-UAV310的技术资料和开发文档并不容易获取公开的信息。 #### 反无人机系统的一般组成 通常情况下,反无人机系统由几个核心组件构成: - **传感器模块**:用于探测和定位目标无人机。这可能包括雷达、光学摄像头和其他类型的感应设备。 - **决策单元**:基于收集的数据分析判断是否存在威胁,并决定采取何种措施应对潜在风险。 - **干扰装置**:一旦确认存在危险,则启动相应的防御机制,比如通过无线电频率干扰使敌方无人机失去控制信号或迫使其降落。 对于Anti-UAV310而言,尽管具体的实现细节难以获得,但从现有文献可以推测该系统具备上述特性之一或是组合应用[^1]。 #### 算法实现的关键要素 考虑到视觉跟踪在无人机构成的挑战下仍需面对诸如快速移动、光线变化等问题,任何有效的反无人机解决方案都应考虑这些问题的影响。为了提高追踪精度与鲁棒性,可能会采用先进的计算机视觉技术和机器学习模型来进行特征提取与分类处理。例如,利用深度神经网络对不同环境下的图像进行训练,从而增强系统适应复杂条件的能力。 ```python import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) ``` 此代码片段展示了一个简单的卷积神经网络架构,可用于图像分类任务,如区分正常飞行物体与异常行为模式。当然实际部署时还需要更多优化调整以满足特定需求。
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