目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
FPGA时钟和时钟域时钟树所谓时钟树为FPGA内部资源,分:全局时钟树,区域时钟树,IO时钟树原则上优先使用全局时钟树,在GT接口上使用IO时钟树,一般工具也会对GT时钟加以限制;时钟树使用方式正确的物理连接FPGA会由物理管脚专门用于全局时钟设置,通过查询数据手册可以在PCB设计阶段进行确认,当外部时钟接入此管脚时,工具会自动占有全局时钟树资源,当接入普通信号时不会分配时钟树资源;恰当的代码描述原语的使用,即BUFG的使用,可以将PLL的输出等内部时钟进行全局时钟资源的分配;IO时钟资源需要参考相应接口手册,以ultrascale的GTH为例,其JESD204的时钟方案针对不同的子类会由不同
外部SPIFLASH：MicronN25Q128A13ESE40G(128Mbit(16MByte))FPGA：XC7A100T CPU：Microblaze第一种情况：Microblaze在简单的应用，比如运行LED，IIC，SPI，UART之类的低俗接口驱动，或做一些简单的辅助型工作时，一般生成的applicationelf文件都不大，在10几KB或者几十，百几KB，此时使用FPGA内部的BRAM资源已经足够。XC7A100T本身就有600几KB的BRAM资源。这种情况下直接将硬件流文件和elf文件合并为download.bit文件，在直接烧录到外部SPIFLAH即可。1.Xilinx--
1FPGA启动流程图1 7SerialsFPGA配置流程1.1DevicePower-Up1.2ClearConfigurationMemory在上电后的任何时间内，可以对Slave-FPGA配置存储器（BlockRAM）进行复位处理。复位方式是将PROGRAM_B信号拉低（下降沿有效）。1.3SampleModePins当复位完成后，INIT_B恢复高电平，Slave-FPGA对M[2:0]模式引脚进行采样，然后开始在CCLK上升沿接收配置数据。1.4Synchronization在接收配置数据前，Slave-FPGA首先进行总线位宽检测。主机发送的配置文件中，“BusWidthAutoDe
文章目录1、行为级与RTL级的区别1.1RTL级（可综合成门级电路）1.2行为级2、关于LUT2.1LUT是什么2.2N维查找表2.3FPGA中的LUT3、`include和条件编译4、写异步D触发器（扬智电子笔试）4.1八位同步D触发器4.2具有异步清零，同步复位信号功能的D触发器5、静态、动态时序分析的优缺点（威盛VIA2003.11.06上海笔试试题）6、采用二选一多路器mux2和inv非门实现异或操作（飞利浦－大唐笔试）7、寄存器和锁存器的区别，为什么多用寄存器，行为级描述中锁存器如何产生8、D触发器实现2分频的Verilog描述（汉王笔试）9、D触发器实现带同步高置数和异步高复位端的
如何使用FPGA加速机器学习算法如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，RalphWittig(XilinxCTOOffice的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：①限定使用片上Memory;②使用更小的乘法器;③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16
文章目录前言一、方法原理1.Harris角点检测2.Sobel滤波3.角点响应函数R二、代码实现1.**main函数**2.**corner_detect函数**三、结果对比1.不同检测方法（对比一下使用角点检测器R与H矩阵最小特征值）2.不同超参数k（使用角点检测器R，改变k值）3.非最大值抑制（对3x3的邻域范围内非最大值抑制）四、参考资料前言实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测，并返回角点检测的结果，并且在可视化显示输出结果。而具体的文件和代码，在如下链接里：计算机视觉实践之角点检测Python实现使用的是pycharm，提前导入numpy和opencv库
1）实验平台：正点原子MPSoC开发板2）平台购买地址：https://detail.tmall.com/item.htm?id=6924508746703）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html第二十三章DDS信号发生器实验DDS（DirectDigitalSynthesizer）即直接数字式频率合成器，是一种新型的频率合成技术。与传统的频率合成器相比，DDS具有相对带宽大，频率转换时间短，稳定性好，分辨率高，可灵活产生多种信号等优点。较容易实现频率、相位及幅度的数控调制，因此，在现代电子系统及设备的频率源
目录一、理论基础1.1整体构架1.2MATLAB仿真测试二、核心程序2.1顶层程序
计数器介绍1.创建项目文件夹2.绘制波形图3.编写rtl代码4.编写testbench代码5.上板验证6.总结介绍计数器电路是在数字电子技术中应用的最多的时序逻辑电路。计数器不仅能用于对时钟脉冲计数，还可以用于分频、定时、产生节拍脉冲和脉冲序列以及进行数字运算等。在许多大型电路中必然有计数器电路的身影，可以说了解并掌握计数器的设计方法是学习fpga的第一步。本文使用的软件是QuartusII13.1、modelsim和notepad++,开发板是黑金的AX301。下图是计数器的基本设计流程。CreatedwithRaphaël2.3.0绘制波形图依照波形图编写rtl代码仿真验证功能是否正确上板
