蜂鸟E203处理器系统如下图所示

wire flg_r
wire flg_nxt = ~flp_r;
wire flg_ena
sirv_gnrl_dfflr #(1) flg_dfflrs(flg_ena, flg_r, flg_nxt ,clk, rst_n);
实际上sirv_gnrl_dfflr 是一个使用Verilog语法的always块编写的DFF模块。
if else无法捕捉不定态,使用这个DFF模块还可以捕捉不定态,一旦输入是不定态就会退出仿真并且报错。
verilog的if else和case语法存在两大缺点:
对于if-else不能传播不定态,以如下代码为例。假设a的值为X(不定态),按照Verilog语法它会将等效于 a==0 ,从而让out等于 in2 ,最终没有将X传播出去。这种情况可能会在仿真阶段掩盖某些致命的bug,造成芯片功能错误。
if (a)
out = in1;
else
out = in2;
使用assign语法的话,则会将X传播出去,从而让out也等于X。
aassign out = a ? in1:in2;
Veriog的case语句同样不会传播不定态,同时if-else和case也会形成优先级选择电路如
if(sel1)
out = in1[3:0];
else if (sel2)
out = in2[3:0];
else if (sel3)
out = in3[3:0];
else
out = in4[3:0];
使用assign的话,假如确实是生成一处有优先级的选择电路则
assign out = sel1 ? in1[3:0]:
sel2 ? in2[3:0]:
sel3 ? in3[3:0]:
in4[3:0];
而如果要生成并行的选择逻辑,则利用assign语法明确地写成"于或"的逻辑
assign out = ({4{sel1}} & in1[3:0])
|({4{sel2}} & in2[3:0])
|({4{sel3}} & in3[3:0])
{ }表示拼接,{第一位,第二位…};
{{ }}表示复制,{4{a}}等同于{a,a,a,a};
&是按位与 |是按位或


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
最近在学习CAN,记录一下,也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习,本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门,真的通透;秀!靠这篇我竟然2天理解了CAN协议!实战STM32F4CAN!原文链接:https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解(小白教程)原文链接:https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总
深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯:公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时,遇到的各种各样的问题及解决办法,希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
Transformers开始在视频识别领域的“猪突猛进”,各种改进和魔改层出不穷。由此作者将开启VideoTransformer系列的讲解,本篇主要介绍了FBAI团队的TimeSformer,这也是第一篇使用纯Transformer结构在视频识别上的文章。如果觉得有用,就请点赞、收藏、关注!paper:https://arxiv.org/abs/2102.05095code(offical):https://github.com/facebookresearch/TimeSformeraccept:ICML2021author:FacebookAI一、前言Transformers(VIT)在图
我完全不是程序员,正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3,但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9,因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么?我是否会遇到与普通gem的兼容性问题,或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题? 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem,请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问,您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or
我想开始使用“Sinatra”框架进行编码,但我找不到该框架的“MVC”模式。是“MVC-Sinatra”模式或框架吗? 最佳答案 您可能想查看Padrino这是一个围绕Sinatra构建的框架,可为您的项目提供更“类似Rails”的感觉,但没有那么多隐藏的魔法。这是使用Sinatra可以做什么的一个很好的例子。虽然如果您需要开始使用这很好,但我个人建议您将它用作学习工具,以对您来说最有意义的方式使用Sinatra构建您自己的应用程序。写一些测试/期望,写一些代码,通过测试-重复:)至于ORM,你还应该结帐Sequel其中(imho
如何学习ruby的正则表达式?(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具,因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby的正则表达式?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1881231/
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG(VisualGeometryGroup)是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军;VGG网络采用连续的小卷积核(3x3)和池化层构建深度神经网络,网络深度可以达到16层或19层,其中VGG16和VGG
文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式:ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵,分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型,求出其滞
写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板,这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系,不能一概而论,本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结,类似于网络笔记之用,方便后续回顾查看,如有以偏概全、不祥不尽之处,还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略,后续会有完整代码 #pragmamulti_c