基于modelsim-SE的简单仿真流程 编写RTL功能代码 要进行功能仿真,首先得用需要仿真的模块,也就是RTL功能代码,简称待测试的模块,该模块也就是在设计下载到FPGA的电路.一个电路模块想要有输出,就得有输出,数字电路也是一样的,时钟和复位信号是必不可少的测试激励信号之一,同时可能还包括控制信号.数据信号.这里总结一下,一般系统中包括的测试激励信号主要为四大类: 系统信号(时钟.时钟使能信号.复位信号等): 控制信号(使能信号.片选信号.握手信号,状态机控制信号等): 数据信号(并行接口…

实验一:基于Nios II的LED实验 一.    创建Quartus II工程 1.打开Quartus II环境.开始->程序->Altera->Quartus II 9.1. 2.点主菜单File->New Project Wizard…,创建新工程. 3.弹出如下窗口,点Next,进行下一步操作. 4.输入新建工程路径,工程名及工程顶层实体,点Next,下一步. 如所输入工程路径文件夹不存在,则会弹如下窗口,点“是”,创建工程文件夹. 5.弹出如下窗口,按默认,点Next,下…

前言: 目前由于项目需要,学习了基于opnet的网络仿真方法,发现该软件的学习资料少之又少,所以将自己搜集到的学习资料进行整理,希望能帮助后来的人. 主要参考资料:OPNET网络仿真(清华陈敏版) 仿真软件介绍: 主流仿真软件如下: OPNET: OPNET是商业软件,所以界面非常好.功能上很强大,界面错落有致,统一严格.操作也很方便,对节点的修改主要就是对其属性的修改.由于OPNET14.5及以前的版本都是免费的,所以用户量是三种网络仿真软件中最多的,这一点很像Windows. QualNet…

基于modelsim-SE的简单仿真流程—下 编译 在 WorkSpace 窗口的 counter_tst.v上点击右键,如果选择Compile selected 则编译选中的文件,Compile All是编译所有文件,这里选择 Compile->Compile All,如下图所示: 在脚本窗口中将出现绿色字体: # Compile of counter.v was successful. # Compile of counter_tst.v was successful.,说明文件编译成功,在…

Modelsim使用流程---基于TCL命令的仿真 本文使用的Modelsim版本为Modelsim SE-64 10.1.c 1.File -> new -> Project 2.添加或编写需要仿真的.v文件 3.编译.v文件 此时.v文件的状态会发生变化 3.开始仿真 Simulate -> Start simulation 将信号添加到波形窗口中(Add Wave): 在命令行中输入restart,目的在于清除当前的仿真结果,重启仿真程序 在命令行中输入如下TCL命令,命令解释 f…

MATLAB基本使用及SIMULINK建模仿真实验 这是我总结的操作方法: 1 )  M脚本文件的编写 1.新建M-file: 2.输入指令: 3.保存(注意:保存路径需要与工作路径一致) 2 )在SIMULINK中创建系统模型的步骤 1.新建一个空白的 模型窗口. 2.在SIMULINK模块库浏览器中,将创建系统模型所需要的功能模块用鼠标拖放到新建的模型窗口中. 3.在各个模块用信号线连接,设置仿真参数,保存锁创建的模型(后缀名.mdl). 4.点击模型窗口中的 三角形 按钮,运行仿真. 1.…

基于STM32F1 的BASIC解码实验 1.basic程序以文件形式存储 2.程序文件存储在sd卡 3.解释结果显示在液晶屏上 主函数部分 int main(void){ u16 i,j; delay_init(72); //延时初始化 Init_Io(); GLCD_Init(); //初始化液晶 BACK_COLOR=0x001F; LCD_ShowString(30,10,"Mini STM32 SD Card TEST"); LCD_ShowString(30,30,__DA…

1.参考 UG585 网络笔记 2.理论知识 参见上一次实验:基于ZYNQ 的UART中断实验 3.实验目的 练习使用UART的中断实验,并将接收到的数据写入到DDR3中. 4.实验过程 建立工程,设置并初始化串口中断,在运行程序之后,如果串口接收到N(1-63)个字节数据,则产生串口中断,Zynq响应中断,将数据从RXFIFO读出之后写入到DDR3预定的地址中. 5.实验平台 Microphase ZUS zynq7020 开发板. 串口使用 uart1[48,49]. DDR选择 MT41J…

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

完整代码: #include <iostream> #include <ctime> #include <mpi.h> #include <omp.h> #include <cstdlib> #include <iomanip> #include <Windows.h> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; const…