FPGA流水灯控制实现:LED灯规律闪烁教程

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0 下载量 175 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 320KB ZIP 举报
资源摘要信息: "led_test.zip_FPGA 流水灯_FPGA流水灯" 知识点: 1. FPGA概述: FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)是一种可以通过编程来实现任意数字逻辑的集成电路。其内部由可编程逻辑模块(可配置逻辑块CLB)和可编程互连(互连资源)组成,具有灵活的可编程特性。FPGA广泛应用于电子系统原型开发、嵌入式系统以及硬件加速等领域。 2. 流水灯介绍: 流水灯是一种常见的LED灯控制应用,通过控制LED灯的点亮顺序和时间,使得LED灯呈现类似流水一样的视觉效果。在FPGA开发中,流水灯是一个简单的入门级项目,它不仅可以帮助理解FPGA的基本原理和编程方法,还能加深对数字逻辑设计的认识。 3. LED控制原理: 在FPGA中控制LED灯通常需要编写相应的硬件描述语言(HDL)代码,如Verilog或VHDL。通过编写代码定义LED灯的点亮规律,再将这些代码通过FPGA的编译工具进行编译,最终生成可以配置到FPGA芯片上的比特流文件。 4. FPGA编程: FPGA的编程通常涉及到硬件描述语言(HDL)的编写,其中Verilog和VHDL是两种主要的HDL语言。在编程中,需要定义模块、输入输出端口、内部信号以及各个模块之间的逻辑关系。此外,还需要利用仿真软件对设计进行功能仿真,确保逻辑正确性。编写完HDL代码后,通过综合工具将代码综合成FPGA可识别的逻辑网表,进而通过布局布线工具将逻辑网表映射到FPGA的硬件资源上,并生成可下载到FPGA的比特流文件。 5. 流水灯实现方法: 要在FPGA上实现流水灯效果,基本思路是利用计数器产生时序信号,再根据时序信号的值决定各个LED灯的状态(点亮或熄灭)。例如,可以编写一个计数器,每当计数器达到一定值时,点亮下一个LED,同时熄灭前一个LED,通过这种模式循环下去,形成连续的流水灯效果。 6. FPGA开发工具: 开发FPGA项目通常需要使用到专门的开发工具,如Xilinx Vivado、Intel Quartus Prime等。这些工具提供了代码编辑、编译、仿真和调试等功能,使开发者可以方便地进行项目开发。例如,使用Vivado时,可以编写Verilog代码,利用其内置的仿真工具进行仿真测试,然后通过综合和实现流程生成比特流文件,最后通过JTAG或其它方式将比特流下载到FPGA芯片中。 7. 文件名"流水灯": 根据压缩包中的文件名称"流水灯",可以推断此压缩包内可能包含FPGA项目开发的源代码文件、项目配置文件以及可能的仿真测试文件。文件的具体内容可能包括FPGA的顶层设计文件、各个模块的实现代码、仿真测试代码、约束文件(用于指定FPGA引脚分配)等。 通过上述知识点,可以了解到利用FPGA实现流水灯的基本原理和实现方法,以及在FPGA开发中常用的一些工具和术语。这些都是在进行FPGA项目开发时应当掌握的基础知识。

下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

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