SIMULATION_MODE=SIMULATION_MODE_$(call uc, $(SIMU))

时间: 2023-09-16 09:11:10 浏览: 40
这是一个 Makefile 中的变量设置语句,其中 $(call uc, $(SIMU)) 是一个内置函数调用,用于将变量 $(SIMU) 转换为大写字母形式。然后将转换后的结果作为后缀,拼接在 SIMULATION_MODE_ 前面,形成一个新的变量名。例如,如果 $(SIMU) 的值为 "debug",则经过转换后得到 "DEBUG",然后拼接在 "SIMULATION_MODE_" 前面,形成一个新的变量名 "SIMULATION_MODE_DEBUG"。这样可以根据不同的 $(SIMU) 值设置不同的变量。
相关问题

COMMON_FLAGS += -DSIMULATION_MODE=$(SIMULATION_MODE)

这是一个 Makefile 中的编译器选项设置语句,其中 -DSIMULATION_MODE=$(SIMULATION_MODE) 的意思是将宏定义 SIMULATION_MODE 的值设置为 $(SIMULATION_MODE),$(SIMULATION_MODE) 是一个在 Makefile 中定义的变量,用于指定程序的模拟模式。这样可以在编译时将模拟模式传递给编译器,以便生成正确的目标文件。COMMON_FLAGS 是一个编译器选项变量,该语句将指定的选项添加到 COMMON_FLAGS 变量中,以便在后续的编译中使用。

XIN_SIMULATION_MODE

XIN_SIMULATION_MODE是一个宏定义,用于设置Xilinx中断控制器(XIntc)的启动模式[^1]。具体来说,XIN_SIMULATION_MODE用于将XIntc设置为仿真模式,以便在仿真环境中进行中断控制器的测试和调试。 在Xilinx中,中断控制器(XIntc)是一种硬件模块,用于管理和处理系统中的中断信号。它可以连接到多个外部设备,并根据优先级和中断掩码来处理中断请求。XIntc提供了一组API函数,用于配置和操作中断控制器。 在使用XIntc之前,需要通过调用XIntc_Initialize函数来初始化中断控制器实例。然后,可以使用XIntc_Connect函数将中断处理函数与特定的中断ID关联起来。接下来,通过调用XIntc_Start函数来启动中断控制器,并使用XIntc_Enable函数来启用特定的中断。 在启动模式方面,XIntc提供了两种模式:硬件中断模式和仿真模式。硬件中断模式用于实际的硬件系统,而仿真模式用于在仿真环境中进行测试和调试。XIN_SIMULATION_MODE宏定义用于将XIntc设置为仿真模式,以便在仿真环境中进行中断控制器的测试和调试。 下面是一个示例代码,演示了如何使用XIN_SIMULATION_MODE启动XIntc并设置为仿真模式: ```c #include <xintc.h> #include <xil_exception.h> #define INTC_DEVICE_INT_ID 0 #define XIN_SIMULATION_MODE 1 XIntc XIntcInstance; void DeviceDriverHandler(void *data) { // 中断处理函数的实现 } int main() { XStatus Status; // 初始化中断控制器 Status = XIntc_Initialize(&XIntcInstance, XPAR_INTC_DEVICE_ID); if (Status != XST_SUCCESS) { // 错误处理 } // 连接中断函数和对应的中断ID Status = XIntc_Connect(&XIntcInstance, INTC_DEVICE_INT_ID, (XInterruptHandler)DeviceDriverHandler, (void *)0); if (Status != XST_SUCCESS) { // 错误处理 } // 打开主启用寄存器,分为硬件中断和软件中断两种 Status = XIntc_Start(&XIntcInstance, XIN_SIMULATION_MODE); if (Status != XST_SUCCESS) { // 错误处理 } // 打开中断挂起寄存器,允许某些中断起作用 XIntc_Enable(&XIntcInstance, INTC_DEVICE_INT_ID); // 中断例外三件套 Xil_ExceptionInit(); Xil_ExceptionRegisterHandler(XIL_EXCEPTION_ID_INT, (Xil_ExceptionHandler)XIntc_InterruptHandler, &XIntcInstance); Xil_ExceptionEnable(); // 其他代码 return 0; } ```

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//XW_crc_p.v pragma protect begin module DW_crc_p( data_in, crc_in, crc_ok, crc_out ); parameter integer data_width = 16; parameter integer poly_size = 16; parameter integer crc_cfg = 7; parameter integer bit_order = 3; parameter integer poly_coef0 = 4129; parameter integer poly_coef1 = 0; parameter integer poly_coef2 = 0; parameter integer poly_coef3 = 0; input [data_width-1:0] data_in; input [poly_size-1:0] crc_in; output crc_ok; output [poly_size-1:0] crc_out; define DW_max_data_crc_1 (data_width>poly_size?data_width:poly_size) wire [poly_size-1:0] crc_in_inv; wire [poly_size-1:0] crc_reg; wire [poly_size-1:0] crc_out_inv; wire [poly_size-1:0] crc_chk_crc_in; reg [poly_size-1:0] crc_inv_alt; reg [poly_size-1:0] crc_polynomial; include "bit_order_crc_function.inc" include "bit_order_data_function.inc" include "calculate_crc_w_in_function.inc" include "calculate_crc_function.inc" include "calculate_crc_crc_function.inc" generate //begin genvar bit_idx; reg [63:0] crc_polynomial64; reg [15:0] coef0; reg [15:0] coef1; reg [15:0] coef2; reg [15:0] coef3; assign coef0= poly_coef0; assign coef0= poly_coef1; assign coef0= poly_coef2; assign coef0= poly_coef3; assign crc_polynomial64 = {coef3, coef2, coef1, coef0}; assign crc_pollynomial = crc_polynomial64[poly_size-1:0]; case(crc_cfg/2) 0: assign crc_inv_alt = {poly_size{1'b0}}; 1: for(bit_idx = 0; bit_idx<poly_sizel bit_idx=bit_idx+1) assign crc_inv_alt[bit_idx] = (bit_idx % 2)? 1'b0:1'b1; 2: for(bit_idx=0; bit_idx<poly_size; bit_idx=bit_idx+1) assign crc_inv_alt[bit_idx] = (bit_idx % 2)?1'b1:1'b0; 3: assign crc_inv_alt = { poly_size{1'b1}}; endcase endgenerate assign crc_in_inv = bit_order_crc(crc_in) ^ crc_inv_alt; assign crc_reg = calculate_crc(bit_order_data(data_in)); assign crc_out_inv = crc_reg; assign crc_out = bit_order_crc(crc_out_inv)^ crc_inv_alt; assign crc_chk_crc_in = calculate_crc_crc(crc_reg, crc_in_inv); assign crc_ok = (crc_chk_crc_in ==0); undef DW_max_data_crc_1 endmodule pragma protect end can you write a testbench for this piece of CRC verilog code so that this verilog file and the testbench can be used togerther by vcs to verify the correctness of this verilog file?

% 定义常数 G = 6.67e-11; % 万有引力常数 M_sun = 1.989e30; % 太阳质量 M_earth = 5.972e24; % 地球质量 M_moon = 7.342e22; % 月球质量 D_es = 1.49598e11; % 地-太距离 D_ms = 3.844e8; % 月-太距离 % 初始位置和速度 x_earth = [D_es, 0]; % 地球初始位置 x_moon = [D_es+D_ms, 0]; % 月球初始位置 v_earth = [0, 29.78e3]; % 地球初始速度 v_moon = [0, (29.78e3+1022)]; % 月球初始速度 % 时间间隔和步长 t_start = 0; t_end = 365*24*3600;% 一年的时间 dt = 3600; % 时间步长 % 初始化变量 x = [x_earth,x_moon,v_earth,v_moon]; t = t_start; % 循环计算并绘图 figure while t < t_end % 计算下一个时间步长的位置 x = euler_step(@three_body, x, t, dt); t = t + dt; % 画出地球和月球的位置 subplot(1,2,1) plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'b'); hold on; plot(x(3), x(4), 'ro', 'MarkerSize', 5, 'MarkerFaceColor', 'r'); xlim([-D_es*1.5, D_es*1.5]); ylim([-D_es*1.5, D_es*1.5]); xlabel('x (m)'); ylabel('y (m)'); title(['Three-body simulation (t=',num2str(t/(24*3600),'%.2f'),' days)']); subplot(1,2,2) plot(x(3)-x(1), x(4)-x(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'b'); hold on axis([-D_ms*3 D_ms*3 -D_ms*3 D_ms*3]) drawnow; end % 定义欧拉方法函数 function x_next = euler_step(f, x, t, dt) x_next = x + dt*f(x, t); end % 定义微分方程函数 function dx_dt = three_body(x,t) G = 6.67e-11; M_sun = 1.989e30; M_earth = 5.972e24; M_moon = 7.342e22; D_es = 1.49598e11; D_ms = 3.844e8; x_earth = x(1:2); x_moon = x(3:4); v_earth = x(5:6); v_moon = x(7:8); % 地球受到的引力 F_es = G*M_sun*M_earth/norm(x_earth)^2; % 月球受到的引力 F_ms = G*M_sun*M_moon/norm(x_moon)^2; % 地球和月球之间的引力 F_em = G*M_earth*M_moon/norm(x_earth-x_moon)^2; % 地球和月球的加速度 a_earth = -F_es/M_earth*(x_earth/norm(x_earth)) - F_em/M_earth*((x_earth-x_moon)/norm(x_earth-x_moon)); a_moon = -F_ms/M_moon*(x_moon/norm(x_moon)) + F_em/M_moon*((x_earth-x_moon)/norm(x_earth-x_moon)); dx_dt = [v_earth, v_moon, a_earth, a_moon]; end该程序中地球和月球的初始位置和初始速度分别为多少

解释:target = self.survey.source.target collection = self.survey.source.collection '''Mesh''' # Conductivity in S/m (or resistivity in Ohm m) background_conductivity = 1e-6 air_conductivity = 1e-8 # Permeability in H/m background_permeability = mu_0 air_permeability = mu_0 dh = 0.1 # base cell width dom_width = 20.0 # domain width # num. base cells nbc = 2 ** int(np.round(np.log(dom_width / dh) / np.log(2.0))) # Define the base mesh h = [(dh, nbc)] mesh = TreeMesh([h, h, h], x0="CCC") # Mesh refinement near transmitters and receivers mesh = refine_tree_xyz( mesh, collection.receiver_location, octree_levels=[2, 4], method="radial", finalize=False ) # Refine core mesh region xp, yp, zp = np.meshgrid([-1.5, 1.5], [-1.5, 1.5], [-6, -4]) xyz = np.c_[mkvc(xp), mkvc(yp), mkvc(zp)] mesh = refine_tree_xyz(mesh, xyz, octree_levels=[0, 6], method="box", finalize=False) mesh.finalize() '''Maps''' # Find cells that are active in the forward modeling (cells below surface) ind_active = mesh.gridCC[:, 2] < 0 # Define mapping from model to active cells active_sigma_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_conductivity) active_mu_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_permeability) # Define model. Models in SimPEG are vector arrays N = int(ind_active.sum()) model = np.kron(np.ones((N, 1)), np.c_[background_conductivity, background_permeability]) ind_cylinder = self.getIndicesCylinder( [target.position[0], target.position[1], target.position[2]], target.radius, target.length, [target.pitch, target.roll], mesh.gridCC ) ind_cylinder = ind_cylinder[ind_active] model[ind_cylinder, :] = np.c_[target.conductivity, target.permeability] # Create model vector and wires model = mkvc(model) wire_map = maps.Wires(("sigma", N), ("mu", N)) # Use combo maps to map from model to mesh sigma_map = active_sigma_map * wire_map.sigma mu_map = active_mu_map * wire_map.mu '''Simulation''' simulation = fdem.simulation.Simulation3DMagneticFluxDensity( mesh, survey=self.survey.survey, sigmaMap=sigma_map, muMap=mu_map, Solver=Solver ) '''Predict''' # Compute predicted data for your model. dpred = simulation.dpred(model) dpred = dpred * 1e9 # Data are organized by frequency, transmitter location, then by receiver. # We had nFreq transmitters and each transmitter had 2 receivers (real and # imaginary component). So first we will pick out the real and imaginary # data bx_real = dpred[0: len(dpred): 6] bx_imag = dpred[1: len(dpred): 6] bx_total = np.sqrt(np.square(bx_real) + np.square(bx_imag)) by_real = dpred[2: len(dpred): 6] by_imag = dpred[3: len(dpred): 6] by_total = np.sqrt(np.square(by_real) + np.square(by_imag)) bz_real = dpred[4: len(dpred): 6] bz_imag = dpred[5: len(dpred): 6] bz_total = np.sqrt(np.square(bz_real) + np.square(bz_imag)) mag_data = np.c_[mkvc(bx_total), mkvc(by_total), mkvc(bz_total)] if collection.SNR is not None: mag_data = self.mag_data_add_noise(mag_data, collection.SNR) data = np.c_[collection.receiver_location, mag_data] # data = (data, ) return data

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