function bit get_next_disparity(bit [9:0] code, bit current_disparity); //function void get_next_disparity(bit [9:0] code, ref bit current_disparity); int count_ones=0; bit disparity_6b, disparity_4b; bit disp_error = 0; for(int k =0; k<6; k++) if(code[k+4] == 1) count_ones++; if((count_ones == 3 && code[9:4] == 6'b000111) || count_ones > 3) begin disparity_6b = 1; if ( (disparity_6b == current_disparity) && (count_ones > 3)) begin disp_error = 1; end if ( (disparity_6b != current_disparity) && (count_ones == 3 && code[9:4] == 6'b000111)) begin disp_error = 1; end end else if(count_ones < 3 || (count_ones == 3 && code[9:4] == 6'b111000)) begin disparity_6b = 0; if ((disparity_6b == current_disparity) && (count_ones < 3) ) begin disp_error = 1; end if ((disparity_6b != current_disparity) && (count_ones == 3 && code[9:4] == 6'b111000) ) begin disp_error = 1; end end else disparity_6b = current_disparity; count_ones = 0; for(int k=0; k<4; k++) if(code[k] == 1) count_ones++; if((count_ones == 2 && code[3:0] == 6'b0011) || count_ones > 2) begin disparity_4b = 1; if ((disparity_6b == disparity_4b) && (count_ones > 2)) begin disp_error = 1; end if ((disparity_6b != disparity_4b) && (count_ones == 2 && code[3:0] == 6'b0011)) begin disp_error = 1; end end else if(count_ones < 2 || (count_ones == 2 && code[3:0] == 6'b1100)) begin disparity_4b = 0; if ((disparity_6b == disparity_4b) && (count_ones < 2) ) begin disp_error = 1; end if ((disparity_6b != disparity_4b) && (count_ones == 2 && code[3:0] == 6'b1100) ) begin disp_error = 1; end end else disparity_4b = disparity_6b; return {disp_error, disparity_4b}; //current_disparity = disparity_4b; endfunction : get_next_disparity
时间: 2024-04-27 16:23:58 浏览: 6
这是一个Verilog中的函数,用于计算码的奇偶校验位。它接受一个10位的二进制码和当前的奇偶校验位作为输入,输出下一个奇偶校验位和校验错误标志。
该函数首先计算6位和4位的1的个数,并根据特定的规则确定下一个奇偶校验位。如果当前奇偶校验位与下一个奇偶校验位不同,或者1的个数不符合特定的规则,那么将设置校验错误标志。
请注意,函数中的注释表明可以通过引用来传递当前奇偶校验位,但是该代码中并没有使用该方法。
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def normalize(volume, maxdisparity): return 255.0 * volume / maxdisparity def select_disparity(aggregation_volume): volume = np.sum(aggregation_volume, axis=3) disparity_map = np.argmin(volume, axis=2) return disparity_map啥意思
这段代码是用于视差估计(Stereo Matching)中的聚合过程中的后处理步骤。其中:
- `normalize(volume, maxdisparity)` 函数将聚合体积中的数值归一化到 [0, 255] 范围内,以便最后输出视差图像。
- `select_disparity(aggregation_volume)` 函数则是用于从聚合体积中找到最佳的视差值。聚合体积中的每个元素代表了在不同的视差值下,对应像素点的匹配程度得分。因此,将每个视差下的得分加和,即可得到一个二维的热图。最后,从这个热图中找到每个像素点得分最小的那个视差值,即为该像素点的视差值。这个过程可以用 `np.sum()` 和 `np.argmin()` 函数实现。
AttributeError: 'builtins.Molecule' object has no attribute 'adjust_connectivity'
非常抱歉,我之前的回答还是有误。在 SPDKIT 中,Molecule 对象没有 `adjust_connectivity` 方法。正确的方式是通过 `fix_bonds` 方法来调整分子之间的连接方式。这里是修改后的代码:
```python
import spdkit
from spdkit import *
# 读取分子文件
m1 = Molecule.from_file("POSCAR1")
m2 = Molecule.from_file("POSCAR2")
# 重新确定原子之间的连接方式
m1.rebond()
m2.rebond()
# 检查分子之间的差异性
dis = m1.disparity_between(m2)
if dis:
# 如果分子之间存在差异性,则修正分子的连接方式
m1.fix_bonds(m2.get_bonds())
# 计算 RMSD 值
rmsd = m1.resemble_rigidly(m2)
print(rmsd)
```
在这个修改后的代码中,我们使用 `fix_bonds` 方法来修正分子的连接方式。如果两个分子之间存在差异性,则将第一个分子的连接方式更新为第二个分子的连接方式。然后再计算 RMSD 值。