几个常见的FPGA问题之序列发生器、编码器、D触发器

news2024/9/20 6:17:11

几个常见的FPGA问题之序列发生器、编码器、D触发器

语言 :Verilg HDL 、VHDL
EDA工具: Vivado

      • 几个常见的FPGA问题之序列发生器、编码器、D触发器
      • 一、引言
      • 二、背景
        • 1、序列发生器(Sequence Generator)
        • 2、编码器(Encoder)
        • 3、D触发器(D Flip-Flop)
      • 二、问题及解决方案
        • 1. 序列发生器(Sequence Generator)
          • (1)问题
          • (2)解答
        • 2. 编码器(Sequence Generator)
          • (1)问题
          • (2)解答
          • (3)代码
          • (4)仿真代码
          • (5)结果
        • 3. D触发器(D Flip-Flop)
          • (1)问题
          • (2)仿真代码
          • (5)结果
        • 三、结尾

  • 关键词: 调用,Verilog HDL,序列发生器、编码器、D触发器

一、引言

FPGA(现场可编程门阵列)是一种灵活的硬件平台,它允许设计者根据需要实现数字逻辑电路。本文讲述几个FPGA常见的问题——序列发生器、编码器、D触发器,以及将对应的FPGA工程附在最后。在FPGA设计中,序列发生器、编码器和D触发器是三种常见的基本构件,它们各自有不同的用途和可能遇到的问题。

二、背景

1、序列发生器(Sequence Generator)

(1) 用途

序列发生器用于生成特定的二进制序列,这些序列可以是线性反馈移位寄存器(LFSR)生成的伪随机序列,或者计数器生成的递增或递减序列。

(2) 常见问题

I 初始状态设置错误可能导致序列不正确。
II 时钟域交叉问题,如果序列发生器的时钟与其他部分不同步,可能会导致元器件损坏或数据错误。
III 频率不匹配,如果序列发生器的输出速率与系统其他部分不兼容,可能会导致数据丢失或处理延迟。

2、编码器(Encoder)

(1)用途

编码器用于将输入信号编码成特定的格式,例如将二进制数转换为格雷码或将并行数据转换为串行数据。

(2)常见问题

I 输入信号的同步问题,如果输入信号与FPGA的时钟不同步,可能会导致错误的编码输出。
II 编码冲突,特别是在多对一的编码中,不同的输入组合可能产生相同的输出,需要通过设计来避免。
III 资源消耗,复杂的编码器可能需要较多的逻辑资源和布线资源。

3、D触发器(D Flip-Flop)

(1)用途

D触发器是一种基本的存储单元,它在时钟边沿到来时捕获并存储输入信号D的值,然后在下一个时钟周期提供给输出Q。

(2)常见问题

I 建立时间和保持时间违规,如果输入信号在时钟边沿之前没有稳定的建立时间,或者在时钟边沿之后没有保持足够时间,可能会导致数据错误。
II 亚稳态问题,D触发器在某些条件下可能会进入亚稳态,此时输出在一段时间内不确定,需要采取措施避免或解决。
III 时钟偏斜,如果D触发器的时钟信号与其他部分存在偏斜,可能会导致数据同步问题。

二、问题及解决方案

1. 序列发生器(Sequence Generator)
(1)问题

构建工程,实现110100序列发生器,编写仿真代码进行测试。
编写要求:
构建工程流程;
设计过程(分析并画出状态图);
代码有注释;
仿真代码;
仿真结果。

(2)解答

解答:
a) 工作流程
在vivado中选择 add source,增加主工程sequence_generator.v文件,并编写代码, 实现110100序列发生器,最后在vivado中选择 add source 中增加 tb文件,仿真测试110100序列发生器是否正常。
b) 设计过程
使用6个状态,分别检测当前序列是否在 1,10,101,1011,10110和101100,并在最后一个状态输出序列检测成功标志。

在这里插入图片描述
c)代码
sequence_generator模块实现的功能是一个条件触发的序列检测器。具体来说,它检测输入信号data_in的特定序列,并在检测到该序列时产生一个输出脉冲data_out。

module sequence_generator(
	input  clk     ,
	input  rst_n   ,
	input  data_in ,
	output data_out 

);
	parameter   S0 = 3'D0 ; // IDLE
	parameter   S1 = 3'D1 ; // 1
	parameter   S2 = 3'D2 ; // 101
	parameter   S3 = 3'D3 ; // 1011
	parameter   S4 = 3'D4 ; // 10110
	parameter   S5 = 3'D5 ; // 101100

	
	reg[2:0] c_state ;
	reg[2:0] n_state ;

	always@( posedge clk or negedge rst_n)
	begin
		if( !rst_n )
      	c_state <= 0 ; 
	    else
		   c_state <= n_state ; 
	end
	
	always@( * )
	begin
		if( !rst_n )
		   n_state = 0 ;
		

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1878128.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

PKG打包sqlite3项目,如何添加node_sqlite3.node依赖

项目地址&#xff1a;https://github.com/helson-lin/pkg_sqlite 在ffandown项目内&#xff0c;由于项目使用了sqlite3&#xff0c;在跨平台打包的时候&#xff0c;除了本机外其他平台打包之后运行缺少node_sqlite3.node依赖。 为了解决问题&#xff0c;百度了很久&#xff0c…

后端之路第三站(Mybatis)——结合案例讲Mybatis怎么操作sql

先讲一下准备工作整体流程要做什么 我们要基于一个员工管理系统作为案例&#xff0c;进行员工信息的【增、删、改、查】 原理就是用Mybatis通过java语言来执行sql语句&#xff0c;来达到【增、删、改、查】 一、准备工作 1、引入数据库数据 首先我们把一个员工、部门表的数…

Transformers是SSMs:通过结构化状态空间对偶性的广义模型和高效算法(二)

文章目录 6、针对SSD模型的硬件高效算法6.1、对角块6.2、低秩块6.3、计算成本 7、Mamba-2 架构7.1、块设计7.2、序列变换的多头模式7.3、线性注意力驱动的SSD扩展8、系统优化对于SSMs8.1、张量并行8.2、序列并行性8.3、可变长度 9、实证验证9.1、合成任务&#xff1a;联想记忆9…

Springcloud-消息总线-Bus

1.消息总线在微服务中的应用 BUS- 消息总线-将消息变更发送给所有的服务节点。 在微服务架构的系统中&#xff0c;通常我们会使用消息代理来构建一个Topic&#xff0c;让所有 服务节点监听这个主题&#xff0c;当生产者向topic中发送变更时&#xff0c;这个主题产生的消息会被…

【产品经理】订单处理9-台账库存管理

在订单处理过程中&#xff0c;台账库存的具体设计怎么做&#xff1f; 在订单处理过程中&#xff0c;分配仓库成功后要扣除仓库库存并计算商品缺货情况&#xff0c;仓库库存就是台账库存。 1&#xff0c;台账库存是针对某个仓库的库存&#xff0c;且台账库存只计算此商品SKU的库…

随州职业技术学院2024年成人高等继续教育招生简章

随州职业技术学院&#xff0c;这所历史悠久、声誉卓著的学府&#xff0c;如今正以其独特的魅力与实力&#xff0c;向广大成人学习者敞开怀抱&#xff0c;宣布启动2024年成人高等继续教育的招生工作。 在这片知识的沃土上&#xff0c;学院以其严谨的教学态度&#xff0c;为无数…

动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -卷积神经网络-20填充与步幅

20填充与步幅 import torch from torch import nn# 此函数初始化卷积层权重&#xff0c;并对输入和输出提高和缩减相应的维数 def comp_conv2d(conv2d, X):# 这里的&#xff08;1&#xff0c;1&#xff09;表示批量大小和通道数都是1#将输入张量 X 的形状调整为 (1, 1, height,…

最佳学习率和Batch Size缩放中的激增现象

前言 《Surge Phenomenon in Optimal Learning Rate and Batch Size Scaling》原文地址GitHub项目地址Some-Paper-CN。本项目是译者在学习长时间序列预测、CV、NLP和机器学习过程中精读的一些论文&#xff0c;并对其进行了中文翻译。还有部分最佳示例教程。如果有帮助到大家&a…

llm学习-1(包含如何使用github的codespace):

本文学习参考&#xff1a;datawhalechina/llm-universe: 本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程&#xff0c;在线阅读地址&#xff1a;https://datawhalechina.github.io/llm-universe/ 一些可使用的大模型地址&#xff1a; Claude 使用地址 PaLM 官方地址 Gemini…

24年hvv前夕,微步也要收费了,情报共享会在今年结束么?

一个人走的很快&#xff0c;但一群人才能走的更远。吉祥同学学安全https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzkwNjY1Mzc0Nw&mid2247483727&idx1&sndb05d8c1115a4539716eddd9fde4e5c9&scene21#wechat_redirect这个星球&#x1f517;里面已经沉淀了&#xff1a; 《Ja…

机械拆装-基于Unity-总体设计

前言 在工业设计和制造领域&#xff0c;零部件的拆装技术是一个重要的应用场景&#xff0c;比如我们在工程训练课程中经历的摩托车发动机拆装课程&#xff0c;是机械类学生的必修课程。虚拟拆装系统模拟和仿真了模型的拆装过程&#xff0c;虽然SolidWorks等机械设计软件能够解决…

apipost的安装和测试添加接口能否正常使用

1.进入官网&#xff0c;点击免费使用&#xff08;我是windows 64位&#xff0c;选合适自己的配置&#xff09; 2.开始安装 选仅为我安装——下一步 选择自己的安装目录——点安装 等待 运行——完成 3.apipost一些基本操作——实现添加内容 &#xff08;1&#xff09;新建接口…

【05】从0到1构建AI生成思维导图应用 -- 前端交互实现

【05】从0到1构建AI生成思维导图应用 – 前端交互实现 大家好&#xff01;最近自己做了一个完全免费的AI生成思维导图的网站&#xff0c;支持下载&#xff0c;编辑和对接微信公众号&#xff0c;可以在这里体验&#xff1a;https://lt2mind.zeabur.app/ 上一章&#xff1a;http…

5_Clark变换Simulink仿真详细步骤

一、Clark变换的计算过程 根据投影定理: Iα由Ia、Ib、Ic共同投影决定&#xff0c;根据几何原理&#xff0c;IαIa-cos(60&#xff09;*Ib-cos(60&#xff09;*Ic,即是IαIa-0.5*Ib-0.5*Ic Iβ由Ib、Ic共同投影决定&#xff0c;根据几何原理&#xff0c;Iβsin&#xff08;60&a…

下一代的JDK - GraalVM

GraalVM是最近几年Java相关的新技术领域不多的亮点之一&#xff0c; 被称之为革命性的下一代JDK&#xff0c;那么它究竟有什么神奇之处&#xff0c;又为当前的Java开发带来了一些什么样的改变呢&#xff0c;让我们来详细了解下 下一代的JDK 官网对GraalVM的介绍是 “GraalVM 是…

【Python机器学习】模型评估与改进——交叉验证

交叉验证是一种评估泛化性能的统计学方法&#xff0c;它比单次划分训练集和测试集的方法更稳定、前面。在交叉验证中&#xff0c;数据被多次划分&#xff0c;并且需要训练多个模型。最常用的交叉验证是k折交叉验证&#xff0c;其中k是由用户指定的数字&#xff0c;通常取5或10,…

MySQL高级-InnoDB引擎-事务日志- redo log(事务持久性的保证)

文章目录 1、redo log1.1、重做日志缓冲&#xff08;redo log buffer&#xff09;1.2、重做日志文件&#xff08;redo log file&#xff09; 2、如果没有redo log&#xff0c;可能会存在什么问题的&#xff1f;2.2、我们一起来分析一下。 2.2、那么&#xff0c;如何解决上述的问…

240629_昇思学习打卡-Day11-Vision Transformer中的self-Attention

240629_昇思学习打卡-Day11-Transformer中的self-Attention 根据昇思课程顺序来看呢&#xff0c;今儿应该看Vision Transformer图像分类这里了&#xff0c;但是大概看了一下官方api&#xff0c;发现我还是太笨了&#xff0c;看不太明白。正巧昨天学SSD的时候不是参考了太阳花的…

Databend db-archiver 数据归档压测报告

Databend db-archiver 数据归档压测报告 背景准备工作Create target databend table启动 small warehouse准备北京区阿里云 ECSdb-archiver 的配置文件准备一亿条源表数据开始压测 背景 本次压测目标为使用 db-archiver 从 MySQL 归档数据到 Databend Cloud&#xff0c; 归档的…

qt 开发笔记 动态链接库应用

1.概要 1.1 需求 库有两种&#xff0c;动态库和静态库&#xff0c;这里说的是动态库&#xff1b;动态库的加载方式有两种&#xff0c;一直是静态的一种是动态的&#xff0c;这里的静态加载是指静态加载动态&#xff0c;是一种加载动态库的方式。也有一种动态加载的方式&#…