在vivado中,如何在降低数据量的情况下,不改变数据频率,请给出详细代码
时间: 2023-12-09 17:04:55 浏览: 160
Vivado使用误区与进阶——在Vivado中实现ECO功能
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在 Vivado 中实现数据压缩可以使用多种方法,其中一种常见的方法是使用基于流水线的数据压缩技术。下面给出一个简单的流水线数据压缩的示例代码。
首先,我们需要设计一个流水线来将输入数据分为若干个不重叠的数据块,并对每个数据块进行压缩。这里我们使用一个简单的流水线,将输入数据按照每两个数据分为一组,然后对每组数据进行压缩,将两个 16 位数据压缩成一个 8 位数据。示例代码如下:
```verilog
module pipeline_compression (
input clk,
input rst,
input [15:0] data_in,
output reg [7:0] data_out,
output reg valid
);
reg [15:0] buffer_a, buffer_b;
reg [7:0] compressed_data;
reg [3:0] state;
always @(posedge clk) begin
if (rst) begin
state <= 0;
valid <= 0;
compressed_data <= 0;
buffer_a <= 0;
buffer_b <= 0;
end
else begin
case (state)
0: begin
buffer_a <= data_in;
state <= 1;
end
1: begin
buffer_b <= data_in;
compressed_data <= {buffer_a[7:0], buffer_b[7:0]};
state <= 2;
end
2: begin
compressed_data <= {compressed_data[6:0], buffer_a[15:8]};
valid <= 1;
state <= 3;
end
3: begin
valid <= 0;
state <= 0;
end
endcase
end
end
assign data_out = compressed_data;
endmodule
```
在上面的代码中,我们使用了一个状态机来控制流水线的操作。输入数据首先被存储在 buffer_a 和 buffer_b 中,然后被压缩成一个 8 位的 compressed_data。在第 2 个状态中,compressed_data 中的低 2 个字节分别来自 buffer_a 和 buffer_b 的低 8 位,然后在第 3 个状态中,compressed_data 的高字节来自 buffer_a 的高 8 位。最后,在第 3 个状态中,valid 信号被置为 1,表示输出数据有效。
完成了数据压缩模块的设计后,我们需要将其集成到 Vivado 中。下面是一个简单的 Vivado 项目,包含一个数据压缩模块和一个仿真测试模块。
1. 创建 Vivado 项目,并在 Block Design 中添加数据压缩模块。
2. 添加一个仿真测试模块,用于生成输入数据并读取输出数据。
```verilog
module testbench;
reg [15:0] data_in;
wire [7:0] data_out;
wire valid;
pipeline_compression compression (
.clk(clk),
.rst(rst),
.data_in(data_in),
.data_out(data_out),
.valid(valid)
);
always @(posedge clk) begin
if (rst) begin
data_in <= 0;
end
else begin
data_in <= data_in + 1;
end
end
initial begin
$dumpfile("dump.vcd");
$dumpvars(0, testbench);
end
always @(posedge clk) begin
if (valid) begin
$display("data_in = %d, data_out = %d", data_in, data_out);
end
end
endmodule
```
在仿真测试模块中,我们使用一个计数器来生成输入数据,并在每个时钟周期输出输入和输出数据。仿真测试模块的时钟 clk 和复位信号 rst 需要与数据压缩模块的时钟和复位信号相同。可以通过将这些信号导出到顶层模块的管脚来实现。
3. 运行仿真并观察仿真波形,以验证数据压缩模块的功能。
这里给出的代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改和优化。例如,可以使用更复杂的压缩算法来提高压缩效果,或者使用多级流水线来提高压缩速度。
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