wdata_origin = wdata; index_list = randperm(size(wdata, 1)); ind = round(0.8*length(index_list)); train_index = index_list(1:ind); test_index = index_list(ind+1:end); train_index = sort(train_index); test_index = sort(test_index); dataTrain = wdata(train_index, :); dataTest = wdata(test_index, :); XTrain = dataTrain(:, 1:end-1)'; YTrain = dataTrain(:, end)'; XTest = dataTest(:, 1:end-1)'; YTest = dataTest(:, end)'; layers = get_lstm_net(wd); options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); Xall = wdata_origin(:, 1:end-1)'; Yall = wdata_origin(:, end)'; YPred = predict(net,Xall,'MiniBatchSize',1);

这段代码是在进行数据预处理、模型训练和测试的过程。首先，将原始数据集wdata复制一份存储到wdata_origin中。然后，将数据集的索引随机打乱，划分成80%的训练集和20%的测试集，存储到train_index和test_index中。接下来，通过train_index和test_index将数据集分别划分成训练集和测试集，存储到dataTrain和dataTest中。将训练集和测试集的输入和输出分别存储到XTrain、YTrain、XTest和YTest中。然后，通过get_lstm_net函数获取一个LSTM神经网络模型的层次结构，存储到layers中。接着，通过trainingOptions函数设置训练选项，包括优化器、最大训练轮数、梯度阈值、初始学习率、学习率调整方式、学习率下降周期、学习率下降因子、是否显示详细信息和绘制训练进度图等。最后，通过trainNetwork函数使用训练集和训练选项训练LSTM模型，存储到net中。将所有数据集的输入存储到Xall中，使用训练好的LSTM模型对Xall进行预测，并将预测结果存储到YPred中。

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always @ (*) begin reg_1 = `ZeroWord; stallreq_for_reg1_loadrelate = `NoStop; if(rst == `RstEnable) begin reg_1 = `ZeroWord; end else if(pre_inst_is_load && ex_waddr_i == raddr_1 && re_1 == 1'b1 && ex_load_addr == last_store_addr) begin reg_1 = last_store_data; //发生load冒险需要暂停流水线 end else if(pre_inst_is_load && ex_waddr_i == raddr_1 && re_1 == 1'b1 ) begin stallreq_for_reg1_loadrelate = `Stop; //ex阶段的数据直通 end else if(re_1==1'b1 && ex_we_i==1'b1 &&ex_waddr_i==raddr_1) begin reg_1 = ex_wdata_i; //mem阶段的数据直通 end else if(re_1==1'b1 && mem_we_i==1'b1 &&mem_waddr_i==raddr_1) begin reg_1 = mem_wdata_i; //正常情况 end else if(re_1 == 1'b1) begin reg_1 = rdata_1; end else if(re_1 == 1'b0) begin reg_1 = imm_o; end else begin reg_1 = `ZeroWord; end end

这是一个 Verilog 的 always 块，用于实现一个寄存器的功能。根据不同的条件，选择不同的数据来源进行寄存器的更新。其中，rst 用于重置寄存器的值，pre_inst_is_load 标志着前一条指令是否为 load 指令，ex_waddr_i、re_1、ex_load_addr、last_store_data 等变量均为上下文中定义的变量。

解释这段代码 slv_reg0[(byte_index*8) +: 8] <= S_AXI_WDATA[(byte_index*8) +: 8]

这段代码是一个 Verilog HDL 的赋值语句，它的作用是将 S_AXI_WDATA 的特定位数据赋值给 slv_reg0 的特定位。其中，byte_index 是一个变量，表示要操作的字节索引，8 表示每个字节中的位数，S_AXI_WDATA 表示输入数据总线，slv_reg0 表示要被赋值的寄存器。

具体地说，这段代码中的 [(byte_index*8) : 8] 表示从 S_AXI_WDATA 的第 byte_index 个字节的第0位到第7位（共8位）的数据，而 <= 表示将这些数据赋值给 slv_reg0 的第 byte_index 个字节的第0位到第7位。这个赋值语句可以用于数据传输或存储操作中。