Verilog下IF信号控制的Xilinx修改版

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0 下载量 95 浏览量 更新于2024-10-20 收藏 135KB ZIP 举报
资源摘要信息:"IF_SIG_CONTROL.zip_Modified" 知识点概述: 该资源标题表明,这是一个经过修改的.zip格式压缩包文件,文件名为"IF_SIG_CONTROL"。从描述中可知,文件内容涉及使用IF(条件语句)进行Verilog语言的信号控制,特别适用于Xilinx硬件平台。信号控制的实现使用了红、黄、绿三种信号来表示不同的状态或条件。文件的标签为"modified",表示该文件为修改后的版本。 深入分析文件列表: 1. xst\work\vlg63\sig__control.bin - 这个文件可能是一个编译后的二进制文件,用于在Xilinx Spartan-6 FPGA系列或其他Virtex FPGA系列中实现信号控制逻辑。".bin"文件通常包含二进制代码,可以被FPGA设备直接读取和执行。它可能包含了由Verilog代码描述的硬件设计经过综合后,生成的具体硬件配置数据。 2. isim\_tmp\work\m_***_***.c、isim\_tmp\work\m_***_***.c、isim\_tmp\work\m_***_***.c - 这些文件是C语言源文件,很可能是在使用Xilinx的ISim仿真软件进行Verilog代码仿真的过程中生成的临时文件。C语言通常用于编写测试台架(testbenches)或者用于支持环境,以便在仿真环境中驱动硬件描述语言(HDL)代码。 3. stimulus_isim_beh.exe_main.c、stimulus_isim_beh.exe_lib.c - 这两个文件也是C语言源代码文件,与上述文件类似,它们可能用于生成ISim仿真环境下的刺激(stimulus)程序。"main.c"文件通常包含程序的入口点和主要的执行逻辑,而"lib.c"文件可能包含仿真过程中使用的各种库函数或辅助函数。 4. isim.cmd - 该文件可能是ISim仿真环境的命令脚本文件,其中包含了进行仿真所需的命令和参数。它可能包括编译、执行仿真测试、清理临时文件等操作的指令。 5. isim\_tmp\work\m_***_***.didat、isim\_tmp\work\m_***_***.didat、isim\_tmp\work\m_***_***.didat - ".didat"文件是Data Interface (DI)文件的扩展名,通常用于在硬件仿真中存储仿真数据。这些文件可能包含了在ISim仿真过程中收集到的信号波形数据、变量值等,用于后续的分析和调试。 知识点扩展: - Verilog是一种硬件描述语言(HDL),用于模拟电子系统,特别是数字电路。它允许设计者描述硬件的行为和结构,然后可以通过综合工具转换成实际的硬件配置。 - Xilinx是全球知名的FPGA制造商之一,提供多种可编程逻辑设备,如Spartan和Virtex系列。Xilinx的设计工具,如Vivado和ISE,可以用来开发FPGA和复杂可编程逻辑设备(CPLD)。 - IF语句在Verilog中用于实现条件控制,类似于其他编程语言中的if-else结构。在硬件设计中,IF语句用于根据输入信号或状态来决定不同的输出或行为。 - 信号控制逻辑在数字系统设计中至关重要,能够实现各种功能,如状态机、控制逻辑、数据路径选择等。使用红、黄、绿三种信号进行控制,可能是一种简化的方法,用于表示系统操作的不同阶段或状态,例如,红色信号表示停止或错误,绿色信号表示允许操作或正常运行。 - ISim是Xilinx公司提供的一个集成仿真环境,支持Verilog和VHDL等硬件描述语言。它能够帮助设计者在实际硬件制造前验证他们的设计是否满足要求。

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

2023-02-22 上传