HDLBits——Vectors

本文详细介绍了Verilog HDL中向量(Vectors)的各种操作,包括位宽指定、片选、字节顺序转换、按位运算、四输入门电路、向量连接与反转及重复操作。通过实例展示了如何在硬件描述语言中实现这些功能,同时讨论了循环和生成块在Verilog中的应用,以及它们在硬件综合时的区别。

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HDLBits —— Vectors

Vectors(向量;总线)

要求:

Vector0.png

构造一个电路,拥有 1 个 3 bit 位宽的输入端口,4 个输出端口。其中一个输出端口直接输出输入的向量,剩下 3 个输出端口分别各自输出 3 bit 中的 1 bit。上图中,箭头上的小斜杠旁边的数字代表该向量(总线)的位宽,用于将向量同 wire 信号区别开来。

Solution:
module top_module ( 
    input wire [2:0] vec,
    output wire [2:0] outv,
    output wire o2,
    output wire o1,
    output wire o0  ); // Module body starts after module declaration

    assign outv = vec;
    assign o2 = vec[2];
    assign o1 = vec[1];
    assign o0 = vec[0];

endmodule

改进:assign {o2, o1, o0} = vec;

PS:如果想要片选多个 bit,那么可以通过如下操作实现。

assign w = vec[1:0]; 
Timing Diagram:

image-20211125123807813

Vector in more detail

要求:

分别输出 16 位输入信号的高 8 位 和低 8 位。

Solution:
`default_nettype none    // Disable implicit nets. Reduces some types of bugs.
module top_module( 
    input wire [15:0] in,
    output wire [7:0] out_hi,
    output wire [7:0] out_lo );

    assign out_hi = in[15:8];
    assign out_lo = in[7:0];

endmodule
Timing Diagram:

image-20211125131135171

Vector part select(向量片选)

### 关于 `vectors3` 的概念和技术 在编程和数据结构领域中,`vectors3` 并不是一个标准术语。然而,基于上下文中提到的向量(`std::vector<int>`[^2])、布尔操作符重载(`bool operator()`[^1]),以及 Pandas 数据框连接(concatenation[^3]),可以推测您可能希望探讨与三维向量(three-dimensional vector)或者多维数组相关的实现方式。 以下是关于如何处理三维向量或类似的高级容器的一些讨论: #### C++ 中的标准库支持 C++ 提供了强大的模板类 `std::vector` 来表示动态数组。如果要创建一个类似于 “vectors3” 的对象,则可以通过嵌套的方式定义一个多维向量。例如,下面是一个简单的二维和三维向量初始化方法: ```cpp // 定义一个二维向量 (矩阵) std::vector<std::vector<int>> matrix(3, std::vector<int>(4, 0)); // 定义一个三维向量 std::vector<std::vector<std::vector<int>>> cube(3, std::vector<std::vector<int>>(4, std::vector<int>(5, 0))); ``` 上述代码片段展示了如何通过嵌套来构建更高维度的数据结构。对于三维情况而言,每一层都对应着不同的索引范围,从而形成类似立方体的空间布局。 #### Python 下的操作 Python 虽然没有内置像 C++ 那样的严格类型化矢量支持,但它借助 NumPy 库能够轻松完成相似功能。NumPy 是科学计算中最常用的工具之一,它允许快速高效地管理 n 维数组及其运算。 ```python import numpy as np # 创建一个形状为 (3, 4, 5) 的三维 ndarray 填充零值 cube = np.zeros((3, 4, 5), dtype=int) print(cube.shape) # 输出: (3, 4, 5) ``` 另外,在数据分析场景下还可以利用 Pandas 进行更灵活的数据拼接工作。尽管 Pandas 主要是针对表格型数据设计而成,但其 concat 函数同样适用于某些特定条件下模拟高阶张量的行为模式。 综上所述,“vectors3”的具体含义取决于实际应用场景;如果是单纯指代三轴方向上的数值集合的话,那么无论是采用 STL 容器还是第三方扩展包都能很好地满足需求。
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