详细解释代码`timescale 1ns / 1ps module signal_generate#( parameter SIGNAL_CYCLE_NUM = 25 , //鍒嗛鎬昏鏁� parameter SIGNAL_HIGHT_NUM = 7 //楂樼數骞宠鏁� )( input i_clk , //鏃堕挓,50M input i_rst , //澶嶄綅锛岄珮鏈夋晥 output o_signal ); reg [07:00] signal_cnt ; always@(posedge i_clk) begin if(i_rst) signal_cnt <= 'd0; else begin if(signal_cnt == SIGNAL_CYCLE_NUM - 1) signal_cnt <= 'd0; else signal_cnt <= signal_cnt + 1'b1; end end assign o_signal = (signal_cnt <= SIGNAL_HIGHT_NUM - 1) ? 1'b1 : 1'b0; endmodule

时间: 2024-03-04 15:50:12 浏览: 25
这是一个 Verilog HDL 的模块,实现了一个简单的信号产生器。下面逐行解释代码: 1. `timescale 1ns / 1ps`:指定时间单位,这里是 1ns/1ps。 2. `module signal_generate#(parameter SIGNAL_CYCLE_NUM = 25, parameter SIGNAL_HIGHT_NUM = 7)`:定义一个名为 `signal_generate` 的模块,并带有两个参数 `SIGNAL_CYCLE_NUM` 和 `SIGNAL_HIGHT_NUM`,分别表示信号周期数和高电平持续时间(周期数)。 3. `(input i_clk, input i_rst, output o_signal)`:定义三个端口,分别为时钟、复位和信号输出。 4. `reg [07:00] signal_cnt;`:定义一个名为 `signal_cnt` 的 8 位寄存器,用于计数。 5. `always@(posedge i_clk)`:声明一个时序块,表示在时钟上升沿时进行操作。 6. `if (i_rst)`:如果复位信号为高电平,则执行下一行的操作。 7. `signal_cnt <= 'd0;`:将计数器清零。 8. `else`:否则执行下一行的操作。 9. `if(signal_cnt == SIGNAL_CYCLE_NUM - 1)`:如果计数器达到了指定的周期数减一,即一个完整的信号周期,执行下一行的操作。 10. `signal_cnt <= 'd0;`:将计数器清零,重新开始计数。 11. `else`:否则执行下一行的操作。 12. `signal_cnt <= signal_cnt + 1'b1;`:计数器加一。 13. `end`:结束时序块。 14. `assign o_signal = (signal_cnt <= SIGNAL_HIGHT_NUM - 1) ? 1'b1 : 1'b0;`:根据计数器的值输出一个信号,如果计数器小于等于指定的高电平持续时间减一,即输出一个高电平,否则输出一个低电平。 15. `endmodule`:结束模块定义。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

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