verilog 实现并行数据中指定个数的1,且1的位置随机

时间: 2024-03-21 18:40:40 浏览: 18
可以使用随机数生成器来实现随机位置的 1。以下是一个例子,其中输入变量 `data` 是一个 n 位的二进制数,输出变量 `count` 是其中包含 m 个 1 的个数,并且这 m 个 1 的位置是随机的: ``` module count_ones_random( input [n-1:0] data, input [log2(n)+1:0] seed, output reg [log2(n+1):0] count ); integer i; reg [n-1:0] mask; reg [log2(n)+1:0] rng_seed; always @(*) begin count = 0; mask = {n{1'b0}}; // 初始化掩码为全 0 rng_seed = seed; for (i = 0; i < m; i = i + 1) begin // 生成随机位置的 1 $random(rng_seed); mask[$urandom(rng_seed) % n] = 1'b1; end mask = mask & data; // 只保留与输入数据相同的位 for (i = 0; i < n; i = i + 1) begin if (mask[i]) begin count = count + 1; end end end endmodule ``` 其中,使用了 `$random` 和 `$urandom` 系统任务来生成随机数,`rng_seed` 是种子值。首先,初始化掩码为全 0,然后循环 m 次,每次生成一个随机位置的 1。最后,将掩码和输入数据按位与运算,得到一个新的二进制数,其中只有指定位置为 1。最后,使用循环和条件语句来计算其中包含的 1 的个数。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

电子科技大学数字逻辑综合实验:实验1-中小规模组合逻辑设计.pdf

4. 拓展内容(选做)设计一个4位二进制数检测电路,当对应的十进制数为3、7、大于等于11(十进制)时,输出1,否则输出0。尝试只使用与非门实现该逻辑电路。尝试使用4选1数据选择器和其它逻辑门实现该逻辑电路。
recommend-type

基于FPGA的LCD1602动态显示---Verilog实现

FPGA驱动LCD1602,其实就是通过同步状态机模拟单片机驱动LCD1602,由并行模拟单步执行,状态过程就是先初始化LCD1602,然后写地址,最后写入显示数据。
recommend-type

温度传感器(Verilog数字逻辑电路课程设计)

包含 ①电路图 ②完整源码(顶层模块, 计数器, 获取温度, 从获得的温度数值中提取要显示的各位数字, 译码并显示) ③答辩题
recommend-type

基于Verilog HDL的SPWM全数字算法的FPGA实现

本文结合SPWM算法及FPGA的特点,以Actel FPGA作为控制核心,用Verilog HDL语言实现了可编程死区延时的三相六路SPWM全数字波形,并在Fushion StartKit开发板上实现了各功能模块,通过逻辑分析仪和数字存储示波器上...
recommend-type

定点数转浮点数verilog

本文目的是记录学习《数字信号处理的FPGA实现》过程中,用verilog语言实现简单的定点数到浮点数转换的经历。
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

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
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。