题图1-1所示的是双2选1多路选择器构成的电路muxk。对于mux21a，其中当s=0和s=1时，分别有y=a和y=b。试在一个模块结构中用两个过程来表达此电路。

题图1-1中的双2选1多路选择器（Mux21）实际上是模拟了两个输入信号a和b的选择功能，通过控制信号s决定输出y应该连接到哪一个输入。在VHDL或Verilog等硬件描述语言中，我们可以将其设计成两个独立的过程，分别对应s=0和s=1的状态。

首先，创建一个名为`mux21_select_a`的过程，其主体可以这样描述：

process(s)
begin
    if s = '0' then
        y <= a; -- 当s为0时，将a赋值给y
    end if;
end process mux21_select_a;

然后，创建另一个过程`mux21_select_b`：

process(s)
begin
    if s = '1' then
        y <= b; -- 当s为1时，将b赋值给y
    end if;
end process mux21_select_b;

这两个过程组合在一起，构成了一个多路选择器的功能，即根据`s`的值（0或1），动态地从a或b中选择信号输出到y。完整的模块可能还需要包含启动、停止和其他必要的状态处理部分。

相关问题

1. 流经晶闸管的电流波形如题图1-41所示，其电流最大值为Im。试计算电流波形的平 均值、有效值。若取安全裕量为2，问额定电流为100A的晶闸管，其允许通过的电流 平均值和最大值为多少？

根据题目所给的电流波形图，可以看出其为半正弦波，且周期为T。因此，可以用下面的公式来计算该电流波形的平均值和有效值：

平均值 Iavg = Im * π / 2

有效值 Irms = Im / sqrt(2)

代入Im = 100A，可以得到：

Iavg = 100A * π / 2 ≈ 157A

Irms = 100A / sqrt(2) ≈ 70.7A

根据安全裕量的要求，晶闸管允许通过的电流平均值和最大值应为：

平均值 Iavg_allow = Iavg / 2 ≈ 78.5A

最大值 Im_allow = Im * 2 ≈ 200A

因此，额定电流为100A的晶闸管允许通过的电流平均值为78.5A，最大值为200A。需要注意的是，这里的安全裕量只是一个估算值，实际的安全裕量应该按照具体的应用场景和要求来确定。

读入一幅彩色图像，运用矩阵运算将其等分为四个子图像，并在同一个图形窗口中分区显示，如题图1-1所示。将实现上述功能的命令集合输入在命令行窗口中，并按回车键观察运行效果与预期是否相符。

要实现这个功能，你可以使用Python的OpenCV库，它提供了一套丰富的图像处理工具。以下是一个示例步骤，假设你已经安装了`opencv-python`库：

1. 首先，导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取彩色图像文件：

image = cv2.imread('your_image_path.jpg')

请替换 `'your_image_path.jpg'` 为实际的图像路径。

3. 确保图像已加载并检查其维度（如果需要调整大小，可以使用 `cv2.resize()` 函数）：

if image is not None:
    # 如果图片是BGR，转换为灰度展示效果更好，这里仅作示例
    if len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 3:
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    height, width = image.shape[:2]

4. 将图像等分为四个子区域，我们可以简单地分割高度和宽度：

sub_height = height // 2
sub_width = width // 2

top_left = (0, 0)      # 上左角
top_right = (sub_width, 0)   # 上右角
bottom_left = (0, sub_height)  # 下左角
bottom_right = (sub_width, sub_height)  # 下右角

5. 分割图像并分别显示在四个区域：

# 创建一个新的图像，用于存放子区域
result = np.zeros_like(image)

# 使用numpy数组切片复制子图像到结果数组
result[top_left[1]:top_left[1]+sub_height, top_left[0]:top_left[0]+sub_width] = image[top_left[1]:top_left[1]+sub_height, top_left[0]:top_left[0]+sub_width]
result[top_right[1]:top_right[1]+sub_height, top_right[0]:top_right[0]+sub_width] = image[top_right[1]:top_right[1]+sub_height, top_right[0]:top_right[0]+sub_width]
result[bottom_left[1]:bottom_left[1]+sub_height, bottom_left[0]:bottom_left[0]+sub_width] = image[bottom_left[1]:bottom_left[1]+sub_height, bottom_left[0]:bottom_left[0]+sub_width]
result[bottom_right[1]:bottom_right[1]+sub_height, bottom_right[0]:bottom_right[0]+sub_width] = image[bottom_right[1]:bottom_right[1]+sub_height, bottom_right[0]:bottom_right[0]+sub_width]

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. 检查运行结果是否符合预期：
- 图像是否成功被等分并显示在四个区域内？
- 是否可以在单个窗口看到完整的原始图像以及分割后的四个子图像？

如果你是在Windows环境中，可能会因为显示问题需要设置一些环境变量。运行上述代码后，确认所有图像都正常显示即可。