并行rs(255,223) verilog代码

时间: 2023-11-22 16:52:09 浏览: 40
以下是一个基于 Verilog 的并行 RS(255,223) 编码器和解码器的示例代码: ```verilog module rs_encoder( input clk, input [222:0] data_in, output [254:0] data_out ); reg [31:0] alpha[255:0]; reg [31:0] beta[255:0]; reg [223:0] message[223:0]; reg [31:0] syndrome[31:0]; reg [31:0] poly[31:0]; reg [31:0] remainder[31:0]; integer i, j; always @ (posedge clk) begin // initialize alpha and beta tables alpha[0] = 1; beta[0] = 1; for (i = 1; i <= 255; i = i + 1) begin alpha[i] = alpha[i - 1] << 1; if (alpha[i] > 255'hFF) begin alpha[i] = alpha[i] ^ 285; end beta[i] = alpha[i] ^ beta[i - 1]; end // copy input message to message buffer message[222:0] = data_in; // calculate syndrome for (i = 0; i < 32; i = i + 1) begin syndrome[i] = 0; for (j = 0; j < 223; j = j + 1) begin syndrome[i] = syndrome[i] ^ (message[j] * alpha[(i + 1) * j]); end end // generate generator polynomial poly[30:0] = 0; poly[31] = 1; for (i = 0; i < 32; i = i + 1) begin remainder[30:0] = poly[30:0] ^ (syndrome[i] * beta[i + 1]); poly[30:0] = poly[29:0]; poly[31] = 0; poly[30:0] = remainder[30:0]; end // calculate parity bits for (i = 223; i < 255; i = i + 1) begin data_out[i] = 0; for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin data_out[i] = data_out[i] ^ (message[j] * alpha[i * j]); end data_out[i] = data_out[i] ^ (poly[30] * alpha[i * 32]); end // copy input message to output data_out[222:0] = data_in; end endmodule module rs_decoder( input clk, input [254:0] data_in, output [222:0] data_out ); reg [31:0] alpha[255:0]; reg [31:0] beta[255:0]; reg [223:0] synd[223:0]; reg [31:0] locator[32:0]; reg [31:0] error_poly[31:0]; reg [31:0] err[223:0]; reg [31:0] omega[32:0]; reg [31:0] error[223:0]; reg [31:0] inv_error[31:0]; reg [31:0] inv_locator[32:0]; reg [31:0] inv_error_poly[31:0]; reg [31:0] poly[31:0]; reg [31:0] remainder[31:0]; reg [31:0] inv_remainder[31:0]; integer i, j; always @ (posedge clk) begin // initialize alpha and beta tables alpha[0] = 1; beta[0] = 1; for (i = 1; i <= 255; i = i + 1) begin alpha[i] = alpha[i - 1] << 1; if (alpha[i] > 255'hFF) begin alpha[i] = alpha[i] ^ 285; end beta[i] = alpha[i] ^ beta[i - 1]; end // copy input message to synd buffer synd[222:0] = data_in[254:32]; // calculate error locator polynomial locator[32:0] = 0; locator[0] = 1; for (i = 0; i < 223; i = i + 1) begin poly[31:0] = 0; poly[31] = 1; for (j = 0; j < 223; j = j + 1) begin if (i != j) begin remainder[30:0] = poly[30:0] ^ (alpha[(j - i + 255) % 255] * poly[31]); poly[30:0] = poly[29:0]; poly[31] = 0; poly[30:0] = remainder[30:0]; end end locator[i + 1] = poly[30]; end // calculate error polynomial error_poly[31:0] = 0; error_poly[31] = 1; for (i = 0; i < 223; i = i + 1) begin if (synd[i] != 0) begin omega[32:0] = 0; omega[0] = synd[i]; for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin remainder[30:0] = omega[30:0] ^ (alpha[(i + 1) * j] * error_poly[31]); omega[30:0] = omega[29:0]; omega[31] = 0; omega[30:0] = remainder[30:0]; end error_poly[31:0] = error_poly[30:0]; error_poly[0] = 0; error_poly[31:0] = omega[31:0]; end end // calculate error values for (i = 0; i < 223; i = i + 1) begin err[i] = 0; for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin err[i] = err[i] ^ (alpha[(i + 1) * j] * error_poly[j]); end end // invert error locator polynomial inv_locator[32:0] = 0; inv_locator[0] = 1; for (i = 1; i <= 32; i = i + 1) begin poly[31:0] = 0; poly[31] = 1; for (j = 1; j <= 32; j = j + 1) begin if (i != j) begin remainder[30:0] = poly[30:0] ^ (alpha[(j - i + 32) % 32] * inv_locator[31]); poly[30:0] = poly[29:0]; poly[31] = 0; poly[30:0] = remainder[30:0]; end end inv_locator[i] = poly[30]; end // invert error polynomial inv_error_poly[31:0] = 0; inv_error_poly[31] = 1; for (i = 0; i < 223; i = i + 1) begin inv_error[31:0] = 0; inv_error[0] = err[i]; for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin remainder[30:0] = inv_error[30:0] ^ (alpha[(i + 1) * j] * inv_error_poly[31]); inv_error[30:0] = inv_error[29:0]; inv_error[31] = 0; inv_error[30:0] = remainder[30:0]; end inv_error_poly[31:0] = inv_error_poly[30:0]; inv_error_poly[0] = 0; inv_error_poly[31:0] = inv_error[31:0]; end // calculate corrected message for (i = 0; i < 223; i = i + 1) begin if (inv_error_poly[0] == 0) begin inv_remainder[31:0] = 0; end else begin inv_remainder[31:0] = inv_error_poly[31:0] ^ inv_locator[31:0]; end data_out[i] = (data_in[i] ^ inv_remainder[0]); for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin inv_locator[j] = inv_locator[j + 1]; end inv_locator[32] = 0; for (j = 0; j < 32; j = j + 1) begin inv_error_poly[j] = inv_error_poly[j + 1]; end inv_error_poly[31] = 0; end end endmodule ``` 请注意,此代码仅用于示例目的,并且可能需要进行修改以适应您的具体应用。也请务必对代码进行全面的测试和验证,以确保其正确性和可靠性。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于FPGA的PWM的Verilog代码

同时通过四个按键,实现对计数器最大值和比较强输入基数的控制,通过按键实现脉冲宽度的加减,和pwm周期的增加与减少。从而实现pwm的可调。
recommend-type

基于FPGA的键盘输入verilog代码

通过对系统时钟提供的频率进行分频,分别为键盘扫描电路和弹跳消除电路提供时钟信号,键盘扫描电路通过由键盘扫描时钟信号控制不断产生的键盘扫描信号对键盘进行行扫描,同时弹跳消除电路实时的对键盘的按键列信号...
recommend-type

verilog_代码编写软件UE_高亮

今天有用UE查看verilog程序,下载的UE是破解版的,打开后灰蒙蒙的一片,很不爽的,于是搜索一番,下面是一段用于verilog在UE中高亮显示的程序,可以用的。以备后用。
recommend-type

AHB总线下的slave ram的verilog代码.pdf

AHB到APB总线转换的桥verilog代码 AHB主要用于高性能模块(如CPU、DMA和DSP等)之间的连接,作为SoC的片上系统总线,它包括以下一些特性:单个时钟边沿操作;非三态的实现方式;支持突发传输;支持分段传输;支持多个...
recommend-type

在FPGA内实现按键消抖的方法(附参考Verilog代码)

在FPGA内实现按键消抖的方法多种多样,但是最简单的是采用移位寄存器的方法进行消抖。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。