在信息信号处理过程中,如对信号的过滤、检测、预测等,都要使用到滤波器,数字滤波器是数字信号处理中使用最广泛的一种方法,常用的数字滤波器有无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]。对于应用设计者,由于开发速度和效率的要求很高,短期内不可能全面了解数字滤波器相关的优化技术,需要花费很大的精力才能使设计出的滤波器在速度、资源利用、性能上趋于较优。而采用调试好的IP核需要向Altera公司购买。本文采用了一种基于DSP Builder的FPGA设计方法,以一个低通的16阶FIR滤波器的实现为例,通过生成的滤波器顶层模块文件与A/D模块文件设计,在联星科技的NC-

内容概要：本文详细探讨了双有源桥DAB隔离型双向DCDC变换器的不同控制策略及其应用场景。首先介绍了DAB的基本结构和传统单移相控制方法，指出其存在的电流应力大和效率低的问题。接着深入讨论了三重移相双目标优化控制，通过增加内外移相角度来提高效率并减少电流应力。同时，利用粒子群优化算法进行实时参数调整，确保系统性能最优化。对于电压闭环控制部分，提出了改进的PID控制器，加入低通滤波器以避免振荡现象。此外，还介绍了基于状态空间方程的模型预测控制（MPC），强调了其在动态响应和效率方面的优势。最后，针对移相控制产生的谐波问题，提出了一种有效的PWM死区补偿方法。 适合人群：电力电子工程师、新能源汽车和储能系统的研发人员、对双向DCDC变换器感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要高效能量转换和精确电压控制的应用场合，如电动汽车充电系统、电池管理系统等。目标是提升系统的效率、可靠性和稳定性。 阅读建议：本文涉及多种控制算法和技术细节，建议读者具备一定的电力电子基础知识，并结合具体工程案例进行理解和实践。

本文探讨了基于现场可编程门阵列（FPGA）的卷积神经网络（CNN）设计与实现。在计算机视觉应用中，CNN已经取得了巨大的成功，这部分归因于其固有的并行架构。文章分析了CNN的这种并行性，并基于这种特性，提出了一个并行的CNN前向传播架构。通过实验验证，在操作频率为110MHz的情况下，该架构使得FPGA的峰值运算速度可以达到0.48 GOP/s（Giga Operations Per Second），与ARM Mali-T628 GPU平台相比，其速度能达到23.5倍。 为实现该架构，研究者们需要对CNN的各个组成部分有深入理解，包括卷积层、激活函数（如ReLU）、池化层、全连接层等。CNN由许多层组成，其中卷积层用于特征提取，激活函数为非线性转换层，池化层用于降低特征维度以及防止过拟合，全连接层则用于分类决策。文章中提及的AlexNet网络是深度CNN的一个实例，它在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得冠军，并大大推动了CNN在深度学习领域的应用。 文中还提到，FPGA作为可编程的硬件加速器，在并行计算方面表现出色。FPGA的可编程性允许设计者为特定的算法优化硬件，从而在特定任务上实现高性能。这种灵活性使得FPGA特别适合于实现并行的CNN前向传播。FPGA能够达到的高运算速度与高效的资源利用率使其成为加速深度学习任务的有力候选者。 在具体实现CNN时，FPGA需要映射到大量的处理单元（PE，Processing Element）。这些PE负责执行CNN中的计算任务，例如矩阵乘法、卷积运算等。文中提到了不同类型的PE和它们在不同尺寸的卷积核上的应用。这些处理元素的高效使用与优化是实现高效CNN的关键。 对于FPGA的使用，研究人员还面临挑战，包括如何有效地映射CNN模型到FPGA硬件资源上，以及如何优化数据流和计算流程以最小化处理时间和功耗。这些问题的解决需要对FPGA的内部结构及其与CNN操作之间的关系有深入理解。 文中提到的实验结果显示，在相同的操作频率下，FPGA实现的CNN架构达到了比ARM Mali-T628 GPU平台高23.5倍的计算速度。这说明，尽管GPU在处理并行任务方面也有很好的性能，但在某些应用中，针对特定算法优化的FPGA解决方案在速度上具有明显优势。 文章中也提到了一些关键技术参数，如CNN的参数数量、存储需求等，这对于评估FPGA实现的成本效益至关重要。例如，CNN模型AlexNet的参数量为6100万，其中前三个卷积层的参数数量分别为27万（C1层）、170万（C2层）和120万（C3层）。这些参数直接关联到FPGA上实现时需要的存储器资源以及带宽需求。 总结来说，本文通过设计和实现基于FPGA的CNN，展示了FPGA在深度学习应用中的巨大潜力，特别是在对实时性和能效有极高要求的场景下。通过充分挖掘CNN并行架构的特性以及FPGA的可编程优势，研究人员可以在某些应用中获得比传统GPU更快的加速效果。随着FPGA技术的不断进步和CNN应用领域的不断拓展，基于FPGA的CNN实现将继续成为研究热点，推动着人工智能技术的发展。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的DDS信号发生器的设计与实现。该系统能够生成方波、正弦波、三角波和锯齿波四种波形，且频率和幅值均可以根据用户需求调节。文中不仅探讨了硬件环境的搭建方法，还深入解析了控制逻辑和DDS核心算法的具体实现步骤，并提供了详细的代码原理。此外，作者还分享了如何利用Quartus、Vivado和ModelSim进行开发、仿真和验证。 适合人群：对FPGA开发有一定了解并希望深入了解DDS信号发生器设计的技术爱好者、工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制信号频率和幅值的电子工程项目，旨在帮助开发者掌握DDS信号发生器的工作原理及其在FPGA平台上的应用。 其他说明：文中提供的代码和原理有助于读者更好地理解和实践DDS信号发生器的设计，同时也为后续的研究和发展奠定了坚实的基础。

基于FPGA的DDS原理信号发生器设计：利用Quartus II 9.1与Verilog HDL实现频率幅度可调的正弦波、方波、锯齿波及三角波生成器，包含代码与原理图。,基于FPGA的DDS原理信号发生器设计 quartusII 9.1平台 Verilog HDL语言编程 可产生正弦波、方波、锯齿波以及三角波 频率幅度可调节 代码+原理图 ,基于FPGA的DDS原理信号发生器设计; Quartus II 9.1平台; Verilog HDL语言编程; 产生多种波形（正弦波、方波、锯齿波、三角波）; 频率幅度可调节; 代码与原理图。,"基于FPGA的信号发生器设计：Verilog HDL编程的DDS原理验证"

内容概要：本文是一本详细的计算机组成原理实验教程，适用于西安唐都科教仪器公司开发的TDX-CMX实验系统。教程分为六个章节，从运算器、存储系统、控制器、系统总线与总线接口到模型计算机和输入输出系统，详细介绍了各个组件的组成原理、设计方法和实验步骤。此外，还包括了中断和DMA功能的设计实验。 适合人群：计算机相关专业的院校学生，尤其是计算机体系结构、嵌入式系统、微电子技术等领域的学习者。 使用场景及目标：①用于课堂教学，帮助学生更好地理解和掌握计算机组成的各个部分及其工作机制；②实验室使用，通过实际操作加深理论知识的理解，培养动手能力和实验技能。 其他说明：本书不仅提供了详细的实验原理和步骤，还提供了相应的电路图和示意图，以及实验中可能会遇到的问题和思考题，适合自学和教学使用。

18位精度，2.5us更新速率，解决复位引起的没有输出问题

本资源是 DS18B20 温度传感器 FPGA 驱动源代码，使用 VHDL 硬件描述语言设计，实现 1-wire 总线通信，顶层模块名称为 ds18b20_driver，支持自定义参考时钟频率（通过 CLK_FREQ 参数指定），并通过分频产生内部 1MHz 时钟。

在本文中，我们将深入探讨Xilinx Zynq-7000系列FPGA中的处理器系统（PS）以太网端口，以及如何进行RGMII（Reduced Gigabit Media Independent Interface）到GMII（Gigabit Media Independent Interface）转换的裸核测试工程。Xilinx的Vivado工具在设计和实现这样的工程时起着至关重要的作用，而Verilog作为硬件描述语言是构建此转换逻辑的基础。 我们需要理解Zynq-7000 SoC的架构。该平台集成了ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑（PL）部分，其中包含了PS（Processor System）和PL（Programmable Logic）两个主要部分。PS部分提供了高性能的CPU处理能力，而PL部分则可以进行定制化的硬件加速和接口扩展，包括以太网接口。 在Z7的PS中，以太网端口通常支持RGMII接口，这是一种简化版的千兆媒体独立接口，用于连接物理层芯片。然而，某些应用可能需要GMII接口，因为它提供更直接的8位并行数据传输。因此，我们需要一个硬件IP核来完成RGMII到GMII的转换。 这个"Z7的PS网口(rgmii转gmii)裸核测试工程"就是解决这个问题的方案。它包含了一个用Verilog编写的自定义IP核，用于实现这种转换。Verilog是一种广泛使用的硬件描述语言，允许设计者以结构化的方式描述数字系统的逻辑行为。 在Vivado中，我们可以创建一个新的IP核项目，并使用Verilog代码实现RGMII到GMII的转换逻辑。这通常涉及到时钟同步、数据重新排列以及控制信号的处理。RGMII接口通常运行在50MHz，而GMII接口则在125MHz，因此需要精心设计的时序控制来确保数据的正确传输。 在设计完成后，Vivado的IP集成器可以帮助我们把自定义IP核集成到整个系统设计中。这一步骤包括了配置IP参数、连接外部接口、以及与其他系统组件的互连。Vivado的仿真工具可以验证IP核的功能是否正确，确保在实际硬件上运行之前逻辑功能没有错误。 当设计经过验证后，我们可以生成比特流文件（bitstream），然后下载到FPGA设备中。"可以直接上板调试"的描述意味着这个测试工程已经过初步验证，可以在实际硬件平台上进行测试。在硬件上，我们需要连接适当的网络设备，如以太网PHY芯片，以实现RGMII和GMII之间的物理连接。 调试过程中，可以使用Vivado的硬件管理器工具监控信号状态，或者通过JTAG接口进行在线调试。同时，利用PS部分的CPU，可以编写软件程序来控制和监测以太网接口的状态，进一步确认转换逻辑的正确性。 这个“xilinx Z7的PS网口(rgmii转gmii)裸核测试工程”涵盖了FPGA设计的核心要素，包括硬件描述语言、SoC架构理解、接口转换逻辑、Vivado工具的使用以及硬件调试。对于学习和实践FPGA设计，特别是涉及Xilinx Zynq平台的网络接口应用，这是一个非常有价值的实例。

内容概要：本文详细介绍了如何利用FPGA实现万兆以太网TCP/IP协议栈，涵盖TCP Server/Client模式以及UDP通信的具体实现方法。文中展示了TCP状态机的设计细节，包括连接建立、数据传输和关闭连接的过程，并给出了相应的Verilog伪代码示例。此外，还讨论了UDP协议的特点及其在FPGA上的实现方式，强调了其实现的简洁性和高效性。文章进一步探讨了Xilinx器件在移植这些源码方面的便利性，如使用IP核和开发工具来简化开发流程，提高开发效率。最后，文章提到了实际测试结果，展示了该协议栈在不同应用场景中的优异表现。 适合人群：从事FPGA开发的技术人员，尤其是对高速网络通信感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟网络通信的场合，如工业控制、数据中心、金融高频交易等领域。目标是帮助开发者掌握FPGA实现万兆以太网TCP/IP协议栈的方法，提升系统性能。 其他说明：文中提供的源码和开发经验有助于加速项目的开发进度，并为后续优化提供了参考。