VHDL实现的8-3线优先编码器与3-8线译码器原理与应用

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资源摘要信息:"VHDL 8-3线优先编码器和3线-8线译码器的实现。" 在数字电子和计算机硬件设计领域中,编码器(Encoder)和译码器(Decoder)是两种常见的逻辑电路。本资源主要关注的是使用VHDL语言实现的两种特定类型的编码器和译码器:8线-3线优先编码器和3线-8线译码器。 ### VHDL 8-3线优先编码器 #### 知识点概述: 1. **功能与应用**: - 优先编码器是一种将多个输入信号编码成一个二进制输出的数字逻辑设备。在多个输入同时有效的情况下,优先编码器会根据设定的优先级规则输出最高优先级信号的编码。 - 8-3线优先编码器拥有8个输入线路和3个输出线路,用于将8个输入信号编码成3位二进制数。 2. **VHDL实现**: - 使用VHDL编写8-3线优先编码器的代码,需要定义一个实体(entity)和一个架构(architecture)。 - 在实体中声明8个输入信号和3个输出信号,以及可能的使能信号(enable)和忙信号(busy)。 - 在架构中,根据优先级规则,通过逻辑表达式或条件语句确定输出信号的值。 3. **优先级逻辑**: - 优先编码器的核心是优先级逻辑,它决定在有多个输入有效时,哪一个输入将被编码。常见的实现方式包括优先级表和基于优先级的条件语句。 4. **应用实例**: - 优先编码器可应用于中断控制系统、键盘扫描、数据总线管理等领域,用于减少硬件开销,提供快速的输入选择和处理机制。 ### VHDL 3线-8线译码器 #### 知识点概述: 1. **功能与应用**: - 译码器的逆过程是编码器。它将二进制数解码成一组输出信号,通常用于数据分配、多路选择等场景。 - 3线-8线译码器接受3位二进制输入,并将其解码成8个输出线路中的一个有效信号。 2. **VHDL实现**: - 类似于编码器的VHDL实现,译码器也需要定义实体和架构。 - 实体中声明3个输入信号和8个输出信号。 - 在架构中,使用逻辑门、条件语句或译码逻辑来生成输出信号,确保仅有一个输出线路在任何时候有效。 3. **译码逻辑**: - 译码器需要确保在任一时刻只有一个输出线路激活,否则可能造成冲突和错误。 - 译码逻辑通常包括译码表和相应的逻辑门实现。 4. **应用实例**: - 译码器在内存地址译码、显示器驱动电路、多路选择通信系统中有广泛应用,用于根据输入信号选择特定的设备或数据路径。 ### 文件名解析: - **3 to 8 decoder.vhd**:该文件名表示这是一个实现3线到8线译码器功能的VHDL代码文件。 - **8 to 3 Priority encoder.vhd**:该文件名表示这是一个实现8线到3线优先编码器功能的VHDL代码文件。 ### 编码器与译码器的结合使用: 在实际应用中,优先编码器和译码器可以一起使用,以实现复杂的控制逻辑和信号处理。例如,在一个处理器的中断请求系统中,可以使用优先编码器来确定优先级最高的中断源,并用译码器来激活相应的中断服务程序。这种组合可以在计算机系统、通信网络和其他需要信号路由和处理的数字系统中找到。 ### 结语: 通过理解VHDL编程语言的编码器和译码器的实现,能够深入掌握数字逻辑设计的基础知识和实践技能。VHDL作为一种硬件描述语言,在设计和实现各种数字逻辑电路方面发挥着重要作用,而优先编码器和译码器作为基本构建块,在数字系统中扮演着关键角色。通过本资源提供的信息和代码,读者将能够更好地理解这些概念并将其应用于实际项目中。
2023-05-26 上传

def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器,以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor `X`, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 `enc_hiddens`, `last_hidden`, `last_cell`. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: `dec_init_state` = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - `init_decoder_hidden`: 解码器 初始hidden-state - 编码器的`last_hidden` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - `init_decoder_cell`: 解码器 初始 cell-state - 编码器的`last_cell` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

2023-06-03 上传