本人初次接触AXI接口，在了解了AXI接口读写时序后，计划使用AXI接口对BRAM进行读写，并进行仿真测试，AXI接口有三种类型：AXI4、AXI-lite、AXI-stream，我一开始成功对AXI4进行了读写测试，在了解读写时序后这是很简单的，但是在对AXI-lite进行读写测试时，本以为读写时序与AXI4一致，并且端口数量大大减少，实验应该会很快做完，但却出现了下图所示情况： 图中即使使awvalid信号一直为高，awready信号却迟迟无法拉高，这与AXI4仿真时情况不符，之后再一次偶然打包AXI接口的ip时，发现了原因，如下图所示： 此处展示的是模拟
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助国际惯例，官网链接官网传送门Github地址github上有几个demos例子，介绍了基础用法。 我参考官网的例子，写了一个demo示例 安装turn.js依赖jquery库，所以需要先安装jquerynpminstalljquery--save引入import$from'jquery'importturnfrom'@/utils/turn.js'下载turn.js文件，然后在组件中引入importturnfrom"@/utils/turn.js";vue.config.js 配置constwebpack=require('webpa
Ubuntu安装QGC地面站前言安装参考前言QGC(QGroundControl)是一个开源地面站，基于QT开发的，有跨平台的功能。这次安装是基于Ubuntu18.04，但也适用于其他ubuntu发行版。安装准备sudousermod-a-Gdialout$USERsudoapt-getremovemodemmanager-ysudoaptinstallgstreamer1.0-plugins-badgstreamer1.0-libavgstreamer1.0-gl-ysudoaptinstalllibqt5gui5-ysudoaptinstalllibfuse2-y下载打开官方教程，往下滑找
仿真环境搭建前言准备编译测试参考前言在搭建之前，需要把ROS、MAVROS、QGC等基础环境安装配置完成。大家可以参考我之前的教程本次安装是以px4v1.13.2为例。我的配置如下：虚拟机Ubuntu18.04(运行内存4G、硬盘内存80G)、ROSmelodic、最新版QGC建议安装之前可以先看看这个👉ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(1)——概念介绍ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(2)——MAVROS安装ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(3)——ubuntu安装QGC地面站ubuntu安装ROSmelodic(最新、超详细图文教程)准备下载源码gitclonehttps://
方案选择单片机的选择方案一：AT89C52是美国ATMEL公司生产的低电压，高性能CMOS型8位单片机，器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存储技术生产，兼容标准MCS-51指令系统，片内置通用8位中央处理器(CPU)和Flash存储单元，功能强大。其片内的8K程序存储器是FLASH工艺的，这种单片机对开发设备的要求很低，开发时间也大大缩短。写入单片机内的程序还可以进行加密，这又很好地保护我们的劳动成果。再者，AT89C52目前的售价比8031还低，市场供应也很充足。AT89C52可构成真正的单片机最小应用系统，缩小系统体积，增加系统的可靠性，降低系统的成本。只要程序长度小于8K，四个I/
激光slamgazebo仿真环境搭建 系统版本：ubuntu20.04 ros版本：noetic1.安装gazebo 运行下面命令，安装gazebo相关的ros包（默认已经安装了ros，没安装的根据自己的ubuntu版本安装对应的ros版本，ubuutu16.04–>kinetic，ubuntu18.04–>melodic，ubuntu20.04–>noetic）#安装和gazebo相关的包sudoapt-getinstallros-noetic-turtlebot3-*sudoapt-getinstallros-noetic-gazebo-ros-pkgssudoapt-getinst
构建ROS中的UR5模型终端安装运动规划库sudoaptinstallros-noetic-moveit创建工作空间并编译mkdir-p~/ws_ur/src#~表示/home/目录cd~/ws_urcatkin_make#若make失败，则改为catkin_make-DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python>sourcedevel/setup.bash#在工作空间中，每打开一次终端都要进行一次source，直接sudo在~/.bashrc中加上一行source~/ws_ur/devel/setup.bash，或者输入命令echo"source~/ws_ur/dev
若需要运行源码，需要将控制温湿度传感器以及LCD屏幕(TFTv2.hDHT.h)的头文件添加进工程主程序初始化#include#include"TFTv2.h"#include#include#defineDHTPIN8//温湿度传感器连接的引脚#defineDHTTYPEDHT22//DHT22(AM2302)DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE,4);charsensorPrintout[4];//存储intcount=0;constintinterruptA=3;//设置中断Interrupt引脚constintinterruptB=2;constintinterruptD=19;
平台：vivado21018.3，modelsim 10.6c芯片：xc7k325tffg900-2(active)Adder/SubtracterIP可提供LUT和单个DSP48slice加法/减法实现方案。Adder/Subtracter模块可实现加法器(A+B)、减法器(A–B)，以及可通过签名或未签名数据运行的动态可配置加法器/减法器。该功能能够以单个DSP48slice方式实现，也能够以LUT方式实现。模块可以进行流水线处理。支持256位数据位宽输入。端口说明信号描述详细A[N:0]Input输入AB[M:0]Input输入BADDInput控制通过添加器/减法器执行的操作（高=加法
神经网络SOM算法是一种基于自组织的无监督学习算法，其全称为Self-OrganizingMap，可以用来对数据进行聚类和可视化。本文将介绍如何使用Matlab实现神经网络SOM算法。文章目录一、准备工作二、数据准备三、SOM算法实现四、聚类结果分析五、总结六、完整源码下载一、准备工作在使用Matlab实现神经网络SOM算法之前，需要先安装Matlab软件，并且需要下载Matlab的神经网络工具箱。在Matlab中，可以通过命令窗口输入“ver”命令查看是否已经安装了神经网络工具箱。二、数据准备在进行SOM算法之前，需要先准备好数据。本文以Iris数据集为例，该数据集包含150个样本，每个样本
