2时序逻辑电路--寄存器

2.2.1寄存器

      寄存器是D触发器集合,不过其有位宽,将前述D触发器语句改为 input D;outpu Q;改为input [7:0]D;outpu[7:0] Q;即构成一个8b的异步复位寄存器。

2.2.2寄存器文件

      将寄存器以数组整合起来,并加上输入地址,输出地址,即构成可临时快速数据存储的寄存器文件。

示例代码

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifView Code
 1 module reg_file
2 #(
3 parameter B=8,
4 parameter W=2
5 )
6 (
7 input clk,
8 input wr_en,
9 input [W-1:0] w_addr,
10 input [W-1:0] r_addr,
11 input [B-1:0] w_data,
12 output [B-1:0] r_data
13 );
14
15 reg [B-1:0] array_reg[2**W-1:0];
16
17 always @ (posedge clk)
18 if(wr_en) array_reg[w_addr]<=w_data;
19
20 assign r_data=array_reg[r_addr];
21
22 endmodule

代码中直接利用FPGA中寄存器构成寄存器文件。其中reg [B-1:0] array_reg[2**w-1:0];表示reg[B-1:0]类型的寄存器组,个数为2**W个=4。

RTL级视图

FPGA EP2C8Q中每个LE含有一个异步复位、同步使能的D触发器,4个LUT。如果用寄存器存储数据将消耗很多LE,建议用

器件内嵌的RAM。

转载于:https://www.cnblogs.com/yuesheng/archive/2011/08/02/2125107.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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