乘法器在FPGA上如何实现

时间: 2023-05-27 07:05:33 浏览: 45
乘法器在FPGA上可以通过以下几种方式实现: 1. 基于DSP片段的乘法器:FPGA通常包含一些可编程DSP片段,这些片段可以用来实现高性能乘法器。这种方法适用于需要高精度和高速的应用。 2. 基于LUT的乘法器:在FPGA中,内置了大量的查找表(LUT),可以用来实现乘法器。这种方法适用于低精度和低速的应用。 3. 基于乘法器IP核:FPGA厂商通常提供乘法器IP核,可以直接在设计中使用。这种方法适用于需要快速实现和不需要自定义乘法器的应用。 4. 基于Verilog或VHDL的自定义乘法器:设计师可以使用Verilog或VHDL语言编写自定义乘法器,并通过FPGA开发工具进行综合和实现。这种方法适用于需要自定义乘法器的特殊应用。
相关问题

FPGA内置单元使用乘法器

FPGA(现场可编程门阵列)通常包含多个硬件乘法器,这些乘法器是专门设计用于执行乘法操作的电路单元。这些乘法器可以在时钟周期内执行一次乘法操作,因此在需要高性能的应用中使用它们可以显著提高计算速度。 在FPGA中,乘法器通常是使用DSP(数字信号处理)块实现的,这些块包含多个乘法器和加法器,可以用于执行复杂的算法,例如快速傅里叶变换(FFT)和数字滤波器。此外,FPGA还可以使用LUT(查找表)来实现乘法器,但它们的性能与DSP块相比较低。 因此,如果您需要在FPGA上执行大量的乘法操作,则应该考虑使用内置的乘法器。但是,如果您的应用程序不需要大量的乘法操作,则可以使用LUT或其他算法来实现乘法器,以节省DSP块和其他资源。

基于fpga浮点数乘法器代码

### 回答1: 基于FPGA(可编程逻辑器件)的浮点数乘法器是用于实现浮点数乘法运算的硬件电路。该乘法器的代码可以通过硬件描述语言(如VHDL或Verilog)编写。 在设计浮点数乘法器的代码时,首先需要定义浮点数的格式和表示方法,如指数和尾数的位数以及符号位等。然后,可以通过一系列的逻辑电路和算法来实现浮点数的乘法运算。通常,浮点数的乘法运算可以分成四个步骤:对齐、乘法、规格化和舍入。 在对齐步骤中,首先需要将两个浮点数的小数点位置对齐,以便进行后续的乘法运算。然后,在乘法步骤中,使用乘法器电路对两个浮点数的尾数进行乘法运算,并得到一个乘积。接下来,在规格化步骤中,对乘积进行规格化处理,以确保结果的精度和准确性。最后,在舍入步骤中,根据浮点数的规定,对规格化后的乘积进行舍入处理,并得到最终的乘法结果。 设计基于FPGA的浮点数乘法器代码需要考虑到的因素包括性能、面积和功耗等。为了获得更好的性能和效率,可以使用流水线技术将浮点数乘法的各个步骤并行处理。此外,还可以通过优化电路结构和算法来减少面积和功耗的消耗。 综上所述,基于FPGA的浮点数乘法器是通过硬件描述语言编写的代码,实现了浮点数的乘法运算。通过一系列的逻辑电路和算法,将输入的浮点数进行对齐、乘法、规格化和舍入等处理步骤,最终得到乘法的结果。该乘法器的代码需要考虑性能、面积和功耗等因素,并通过优化电路结构和算法来提高效率。 ### 回答2: 基于FPGA(可编程逻辑门阵列)的浮点数乘法器代码主要用于实现浮点数的乘法运算。以下是一个简单的浮点数乘法器的FPGA代码示例: ```verilog module floating_point_multiplier( input wire [31:0] a_mantissa, input wire [31:0] b_mantissa, input wire [7:0] a_exponent, input wire [7:0] b_exponent, output wire [31:0] result_mantissa, output wire [7:0] result_exponent ); reg [63:0] multiplied_value; always @(a_mantissa or b_mantissa or a_exponent or b_exponent) begin multiplied_value = $signed(a_mantissa) * $signed(b_mantissa); result_mantissa = multiplied_value[63:32]; // 取高32位作为结果的尾数 result_exponent = a_exponent + b_exponent; // 指数相加 end endmodule ``` 这个代码模块接受两个32位的浮点数尾数 `a_mantissa` 和 `b_mantissa` ,以及两个8位的浮点数指数 `a_exponent` 和 `b_exponent` 作为输入。输出为32位的结果尾数 `result_mantissa` 和8位的结果指数 `result_exponent`。 在 `always` 块中,使用 `$signed()` 函数将输入的无符号数转换为有符号数,然后执行浮点数乘法并将结果存储在 `multiplied_value` 寄存器中。通过取高32位可以得到结果的尾数,并将 `a_exponent` 和 `b_exponent` 直接相加得到结果的指数。 这个简单的浮点数乘法器模块可以在FPGA上使用,用于实现浮点数的乘法运算。请注意,这只是一个基本的示例,实际的浮点数乘法器需要考虑更多的细节和优化。 ### 回答3: 基于FPGA的浮点数乘法器是一种用于执行浮点数乘法运算的电路。它使用可编程逻辑门阵列(FPGA)的资源来实现高性能和高效能的浮点数乘法运算。 在实现浮点数乘法器时,关键的组件是乘法器和加法器。乘法器负责执行两个浮点数的乘法运算,而加法器则负责执行浮点数的结果的规范化和舍入。 FPGA浮点数乘法器的代码设计需要考虑以下几个方面: 1. 数据表示:浮点数一般采用IEEE 754标准进行表示,代码需要实现按照该标准表示的浮点数,包括正负号位、指数位和尾数位。 2. 乘法运算:代码需要实现浮点数的乘法运算。可以使用 Booth编码算法进行乘法运算,该算法能够减少计算过程中的位移操作。 3. 加法运算:乘法运算后得到的结果可能需要进行加法运算,来进行结果的规范化和舍入。代码需要实现浮点数的加法运算,包括考虑溢出、舍入和舍入模式等因素。 4. 浮点数格式转换:在乘法运算和加法运算中,需要进行浮点数的格式转换,如将浮点数转换为对应的二进制表示,或者将二进制表示转换为浮点数表示。 实现FPGA浮点数乘法器的代码可以使用硬件描述语言(HDL)编写,如VHDL或Verilog。通过使用FPGA开发工具,可以将代码综合成对应的电路,并下载到FPGA芯片中运行。 总之,基于FPGA的浮点数乘法器代码设计需要考虑数据表示、乘法运算、加法运算和浮点数格式转换等关键因素,以实现高效、高性能的浮点数乘法运算。

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### 回答1: Verilog是一种硬件描述语言,用于设计和实现数字电路。要实现单精度浮点数乘法器,我们可以使用Verilog来描述该功能。 首先,我们需要定义单精度浮点数的格式。单精度浮点数通常采用IEEE 754标准,其中包括一个符号位、8位指数和23位尾数。我们可以使用Verilog中的有符号和无符号数据类型来描述这些字段。 接下来,我们可以设计乘法器的逻辑。乘法器可以分为两个主要部分:乘法器和规格化器。 乘法器负责执行两个浮点数的乘法操作。我们可以使用Verilog中的乘法运算符(*)来实现这一逻辑。 规格化器负责将乘法器的输出结果规格化为标准的单精度浮点数格式。这包括对尾数进行舍入和溢出处理,以及对指数进行调整。我们可以使用各种逻辑门和运算符来实现这个逻辑。 最后,我们需要进行仿真测试来验证我们的乘法器设计是否正确。我们可以使用Verilog中的仿真工具来进行测试,并通过对一系列测试向量进行模拟来验证乘法器的功能。 综上所述,通过使用Verilog描述单精度浮点数的格式和定义乘法器的逻辑,我们可以实现一个单精度浮点数乘法器。这个乘法器可以在FPGA或ASIC等硬件平台上进行实现,并用于执行单精度浮点数的乘法操作。 ### 回答2: 实现单精度浮点数乘法器的Verilog代码如下所示: verilog module single_precision_multiplier ( input [31:0] a, // 浮点数操作数a的位宽为32位 input [31:0] b, // 浮点数操作数b的位宽为32位 output reg [31:0] result // 计算结果的位宽为32位 ); reg [22:0] exp_a, exp_b; // 操作数a和b的指数位宽为23位 reg [22:0] mant_a, mant_b; // 操作数a和b的尾数位宽为23位 reg sign_a, sign_b; // 操作数a和b的符号位 wire [46:0] mant_mult; // 乘积的尾数位宽为47位 reg [46:0] mant_mult_rounded; // 四舍五入后的乘积的尾数位宽为47位 // 解析操作数a的指数和尾数 assign exp_a = a[30:23]; assign mant_a = {1'b1, a[22:0]}; // 加上隐藏的1 // 解析操作数b的指数和尾数 assign exp_b = b[30:23]; assign mant_b = {1'b1, b[22:0]}; // 加上隐藏的1 // 计算结果的符号位 assign sign_a = a[31]; assign sign_b = b[31]; assign result[31] = sign_a ^ sign_b; // 当操作数a和b的符号相异时,结果为负数 // 乘法计算 assign mant_mult = mant_a * mant_b; // 舍入:将48位乘积的尾数舍入到23位 always @(*) begin if (mant_mult[46]) // 如果第47位为1,表示需要进一 mant_mult_rounded = mant_mult[47:1] + 1; else mant_mult_rounded = mant_mult[47:1]; end // 归一化:判断乘积是否溢出或下溢 always @(*) begin if (mant_mult_rounded[47]) // 如果第48位为1,表示乘积溢出 result[30:23] = exp_a + exp_b + 1; else // 否则乘积未溢出 result[30:23] = exp_a + exp_b; end assign result[22:0] = mant_mult_rounded[46:24]; // 取48位乘积的24~47位作为结果的尾数 endmodule 这个Verilog模块实现了单精度浮点数乘法器。它首先将输入的浮点数操作数a和b的指数位和尾数位分别解析出来,并加上隐藏的1来获得尾数。然后通过将尾数相乘得到一个48位的乘积,再对乘积进行舍入和归一化操作,得到最终的计算结果。最后根据操作数a和b的符号位确定计算结果的符号位。 ### 回答3: 单精度浮点数乘法器是一种用于计算单精度(32位)浮点数乘法的电路,可以使用Verilog语言进行实现。以下是一个简单的Verilog代码示例来实现单精度浮点数乘法器: module float_multiplier( input [31:0] a, // 浮点数 a 的二进制表示 input [31:0] b, // 浮点数 b 的二进制表示 output reg [31:0] result // 乘法结果的二进制表示 ); reg [7:0] exp_a; // a 的指数位 reg [22:0] frac_a; // a 的小数位 reg [7:0] exp_b; // b 的指数位 reg [22:0] frac_b; // b 的小数位 reg [31:0] frac_mult; // 乘法结果的小数位 reg [7:0] exp_mult; // 乘法结果的指数位 // 将 a 和 b 的二进制表示分解为指数位和小数位 always @(*) begin exp_a = a[30:23]; frac_a = a[22:0]; exp_b = b[30:23]; frac_b = b[22:0]; end // 计算乘法结果的指数位 always @(*) begin exp_mult = exp_a + exp_b - 127; end // 计算乘法结果的小数位 always @(*) begin frac_mult = frac_a * frac_b; end // 更新结果的二进制表示 always @(*) begin result[31:31] = a[31] ^ b[31]; // 结果的符号位 result[30:23] = exp_mult; // 结果的指数位 result[22:0] = frac_mult[22:0]; // 结果的小数位 end endmodule 在这个Verilog代码中,我们首先将输入的两个浮点数 a 和 b 的二进制表示分解为指数位和小数位。然后,使用指数位和小数位计算乘法结果的指数位和小数位。最后,根据乘法结果的符号位、指数位和小数位,更新结果的二进制表示。这样,我们就实现了一个简单的单精度浮点数乘法器。
### 回答1: FPGA(现场可编程门阵列)是一种可重构的半导体器件,可以根据需要进行现场编程和重新配置的芯片。它具有灵活性高、性能强和功耗低的特点,广泛应用于数字电路设计和嵌入式系统等领域。 乘法是在数字电路设计中常见的运算操作,而在FPGA中实现乘法运算可以利用流水线技术来提高计算速度和系统性能。 流水线是一种将复杂操作分解为多个子操作,并将这些子操作按顺序依次处理的技术。在乘法运算中,可以将乘法操作分解为多个阶段,每个阶段只处理乘法的一部分。这样,整个乘法操作可以同时进行不同阶段的处理,从而提高计算效率。 以一个简单的4位乘法为例,可以将乘法操作分解为四个阶段:部分乘法、部分积累加、全加运算和结果输出。 在部分乘法阶段,将被乘数和乘数按位相乘,得到局部部分积。在部分积累加阶段,将不同位的部分乘积累加起来。在全加运算阶段,将累加的部分积进行全加运算,得到最终乘积的各位。在结果输出阶段,将最终乘积输出。 通过流水线技术,每个阶段可以并行进行,不同阶段的操作可以同时执行。这样,即使整个乘法操作需要多个周期才能完成,但每个周期可以处理不同的部分,大大提高了计算速度和系统性能。 总而言之,FPGA乘法流水线利用了流水线技术来将复杂的乘法操作分解为多个阶段并同时进行,以提高计算速度和系统性能。它是在FPGA中实现乘法的一种有效方法。 ### 回答2: FPGA是一种可编程逻辑器件,可以通过编程来实现特定的功能。在FPGA中进行乘法运算时,可以采用流水线的方式来提高运算速度和效率。 流水线是一种将复杂运算任务分解为多个简单子任务并按顺序执行的方法。在FPGA乘法运算中,可以将乘法操作分解为若干个阶段,并将每个阶段的计算结果依次传递给下一个阶段,从而实现乘法运算的流水线。 乘法运算的流水线通常包括以下几个阶段:输入寄存器、乘法器、累加器和输出寄存器。在输入寄存器阶段,将待乘的数值存储在寄存器中。然后,在乘法器阶段,对输入的数值进行乘法运算,得到乘积的部分结果。接下来,在累加器阶段,将乘积的部分结果进行累加,得到最终的乘积结果。最后,在输出寄存器阶段,将乘积结果存储在寄存器中,以供后续的操作使用。 通过流水线的方式进行乘法运算,可以将一个乘法操作分解为多个较为简单的任务,每个任务只需完成一部分计算,从而大大提高了乘法运算的速度和效率。在FPGA中,由于可以对硬件进行自定义编程,可以根据具体需求来设计和优化乘法运算的流水线,以获得更好的性能和功耗。 总结来说,FPGA乘法运算可以通过流水线的方式来实现,将乘法操作分解为多个阶段,并依次执行,从而提高了运算速度和效率。通过优化流水线的设计,可以进一步提升性能和功耗。 ### 回答3: FPGA代表现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array),乘法是其在数字电路设计中的一种基本运算。而流水线则是一种常用的技术,在各种计算系统中可以提高计算效率。 FPGA中的乘法运算是基于所谓的乘法器单元实现的。乘法器单元是FPGA芯片中的一部分硬件,用于执行乘法操作。使用FPGA进行乘法运算相比于使用通用处理器的软件实现,可以提供更高的性能和更低的功耗。此外,FPGA芯片中可以包含多个乘法器单元,从而可以并行执行多个乘法操作,进一步提高计算速度。 为了进一步提高计算效率,可以使用流水线技术。流水线是一种将计算任务分为多个阶段的方法,每个阶段依次执行任务的一部分。在乘法运算中,可以将乘法操作划分为多个阶段,例如乘法器准备、乘法器执行和结果输出的阶段。每个阶段可以并行执行,并在下一个阶段开始之前完成其任务。通过使用流水线,可以使乘法操作的整体延迟减少,并提高整体性能。 总的来说,FPGA乘法运算可以通过乘法器单元硬件实现,并通过使用流水线技术进一步优化。这种方法可以提供高性能和低功耗的乘法运算,适用于在许多数字电路设计中需要进行大量乘法运算的应用场景。
引用\[1\]中提到了一种多级流水线的乘法器结构,它采用二叉树形式排列,可以提高乘法器的效率。该乘法器的操作步骤如下:首先确定乘数和被乘数的正负关系,并取它们的正值。然后,通过逐步递减乘数的方式进行累加操作,直到乘数的值为零,表示操作结束。最后,根据正负关系取得输出结果\[2\]。 引用\[3\]中提供了一个串行乘法器的Verilog代码示例。该乘法器使用移位操作来计算两个N位二进制数的乘积。代码中定义了状态和计数器等变量,并通过时钟边沿触发来执行乘法操作。具体的代码实现可以参考引用\[3\]中提供的Verilog代码。 综上所述,乘法器是一种用于计算两个数的乘积的设备。可以采用不同的结构和算法来实现乘法操作,如多级流水线结构和移位操作等。在FPGA中,可以根据具体需求选择合适的乘法器实现方式。 #### 引用[.reference_title] - *1* [verilog实现乘法器](https://blog.csdn.net/iteye_6233/article/details/82139302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [乘法器verilog](https://blog.csdn.net/spx1164376416/article/details/125155135)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [乘法器Verilog](https://blog.csdn.net/qq_45742155/article/details/110312960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
FPGA(现场可编程门阵列)是一种高度灵活可编程的芯片,能够实现各种数字电路的功能。而Delta-Sigma调制是一种数字信号处理技术,常用于将模拟信号转换为数字信号。将FPGA用于实现Delta-Sigma调制的过程包括以下几个步骤。 首先,需要将模拟信号转换为数字信号。这可以通过FPGA上的模数转换器(ADC)来完成,ADC可以将模拟信号按照一定的采样率进行采样,并将采样数据转换为数字信号。FPGA中的时钟和计数器可以用于控制ADC的采样过程。 接下来,需要对数字信号进行处理。Delta-Sigma调制中的主要处理步骤是过采样和滤波。可以使用FPGA中的乘法器、加法器、移位器等功能模块来实现这些处理步骤。通过增加采样率,可以增加系统的动态范围和抗干扰能力。 在处理过程中,需要使用一定的数学算法来实现Delta-Sigma调制的核心功能。这些算法可以通过FPGA中的逻辑门、查找表等功能单元以及程序设计语言来实现。例如,可以使用Verilog或VHDL等硬件描述语言编写FPGA的逻辑代码,描述Delta-Sigma调制算法的运算逻辑。 最后,需要通过FPGA的输出端口将数字信号转换为模拟信号。可以使用数字到模拟转换器(DAC)实现这一功能。FPGA的时钟与计数器可以控制DAC的输出频率和精度。 综上所述,使用FPGA实现Delta-Sigma调制主要包括模数转换、过采样与滤波处理、计算算法运算和数字到模拟输出转换等步骤。FPGA的高度可编程性使得它成为实现Delta-Sigma调制的理想选择,具有较高的灵活性和可实时性。
### 回答1: FPGA(Field Programmable Gate Array)可以通过硬件编程实现各种功能,包括高性能数据传输。在FPGA中使用XDMA(eXtensible DMA)技术可以大大提升数据传输的性能。 首先,XDMA技术采用了专门的硬件架构,其中包括DMA控制器、数据缓冲区和数据传输引擎。这些硬件模块可以直接与外部设备进行数据传输,而无需CPU的干预,从而减少了数据传输的开销,提高了性能。 其次,FPGA中的XDMA技术充分利用了FPGA的并行计算和时钟管理能力。通过在FPGA中并行计算多个数据块的指令,XDMA可以显著提高数据传输速度。同时,XDMA还利用了FPGA的高速时钟管理能力,可以精确地控制数据的采样和发送速率,从而进一步提高性能。 此外,FPGA中的XDMA技术还可以灵活地适应各种数据传输需求。通过对硬件的编程设置,可以根据具体的应用场景和数据传输要求来调整XDMA的性能。例如,在大数据传输时可以配置更大的缓冲区来提高传输速率,而在低延迟的应用中可以减小缓冲区来降低延迟。 总之,通过在FPGA中使用XDMA技术,可以实现高性能的数据传输。这种技术利用了FPGA的并行计算和时钟管理能力,通过硬件编程灵活调整,能够满足不同应用场景的数据传输需求。 ### 回答2: FPGA实现XDMS性能可以由以下几个方面来考量: 1. 灵活性:FPGA具有可编程性的特点,可以根据需要进行灵活的配置和定制。因此,在实现XDMS时,可以根据具体的应用需求对FPGA进行适当选择和优化,以实现最佳的性能。 2. 并行计算:FPGA中的资源可以高度并行地利用,可以将XDMS的任务划分为多个子任务,并通过并行计算的方式来加速计算过程。这样可以充分利用FPGA的并行计算能力,提高XDMS的性能。 3. 高速通信:FPGA的IO通路可以实现高速、低延迟的数据通信。在实现XDMS时,可以利用FPGA的高速通信通道,实现与主机或其他设备的快速数据传输,从而提高XDMS的性能。 4. 优化算法:FPGA的硬件设计可以根据算法的特点进行优化,以提高运算速度和资源利用率。在实现XDMS时,可以对其中涉及到的算法进行硬件级别的优化,以提高XDMS的性能。 5. 硬件资源利用:FPGA具有丰富的硬件资源,包括片上存储器、DSP片上模块、硬件乘法器等。在实现XDMS时,可以充分利用FPGA的硬件资源,将一些常用的运算和存储操作放在FPGA内部进行,从而提高XDMS的性能。 总的来说,FPGA实现XDMS可以通过优化硬件设计、并行计算、高速通信和资源利用率等方式来提高性能。这些方法可以根据具体的应用需求进行选择和优化,以实现最佳的XDMS性能。 ### 回答3: FPGA实现XDMA(eXtensible DMA)技术可以显著提升系统的性能。 首先,FPGA具有可编程性,可以根据应用的需求灵活地实现和配置XDMA。这意味着可以根据具体场景选择最优的数据传输方式、内存管理策略和通道配置等。这种灵活性使得XDMA可以根据不同的数据处理要求进行高效优化,因而提高了系统的性能。 其次,FPGA中的硬件逻辑和并行处理结构使得它在数据传输任务中具有卓越的处理能力。FPGA可以通过并行处理单元和高速数据通道来实现多通道的DMA,充分发挥硬件的计算资源和高带宽的特性。这样一来,数据能够以更高的速率在设备和主机之间传输,从而提高系统的性能。 此外,FPGA实现的XDMA还可以通过硬件加速技术提高系统性能。例如,可以通过FPGA内的硬件逻辑和高速缓存实现数据的压缩和解压缩、计算加速等功能。这样可以减少数据传输带宽的需求,降低延迟,并且能够在一些特定应用场景中大幅提升系统性能。 总而言之,FPGA实现XDMA可以通过灵活配置、并行处理和硬件加速等方式提升系统性能。它不仅可以加快数据传输速率,还可以优化内存管理和计算处理等方面,为各种应用场景提供高性能的数据传输解决方案。

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