modelsim 仿真时出现无限迭代(iteration reach limitation) 出现这种故障的原因:  一般都是代码里出现的组合逻辑无限循环或者组合逻辑A产生signal_A,signal_A又通过组合逻辑产生signal_B,signal_B又通过组合逻辑产生signal_C,signal_C又通过组合逻辑产生signal_A(这样就形成了组合逻辑的无限循环),就会导致这个故障出现.类似: always(*) begin signal_A=~signal_A; end 出现这种故

说到vivado的仿真确实是很有意思,不管是ISE还是Quartus都可以自己自动生成测试平台的完整构架,但是vivado不行,所有的测试代码自己写!(我反正是查了好久,都没发现vivado如何自动生成测试平台的完整构架). 而且vivado与众不同的地方是,他的测试文件和设计文件的类型是一模一样的.不像Quartus或者ISE那样测试文件是单独的类型. 比如Quartus中测试文件都是以.vt类型的. 这也正是vivado胜人一筹的地方,他的测试文件和设计文件的类型是一模一样,这意味着viva

困扰朕长达一周的问题得以解决!!!!! 发生这种情况的根源是win10自带的防火墙的问题.只有关闭防火墙,再重新打开软件进行仿真就能出现正常的仿真界面. 关闭防火墙的方法为:控制面板>>系统和安全>>Windows防火墙

博主一直致力寻找高效的工作方式,所以一直喜欢折腾软件,从刚开始只用软件IDE自带的编辑器,到Notepad++,再到后来的Vim,从用ISE14.7自带的Isim仿真,到发现更好的Modelsim,再到使用do脚本自动化仿真,乐此不疲.之前一直使用Modelsim独立仿真,虽然好用,但是对于IP Core的仿真可真是麻烦,需要找到对应的IP Core库文件,所以博主一直在寻找把FPGA开发工具和Modelsim级联起来的方法,终于被我找到,分享出来! Vivado2017.3与Modelsim级

一.HSPICE基础知识Avant! Start-Hspice(现在属于Synopsys公司)是IC设计中最常使用的电路仿真工具,是目前业界使用最为广泛的IC设计工具,甚至可以说是事实上的标准.目前,一般书籍都采用Level 2的MOS Model进行计算和估算,与Foundry经常提供的Level 49和Mos 9.EKV等Library不同,而以上Model要比Level 2的Model复杂的多,因此Designer除利用Level 2的Model进行电路的估算以外,还一定要使用电路仿真软件

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一．应用ISE中仿真器ISim 进行仿真: 1.用CORE Generator 产生gtx IP核(重新改IP配置只需在CORE Generator中打开coregen.cgp文件进入点击IP修改参数即可,这种生成的IP有个好处就是可以单独更新IP而不影响工程其余文件的修改) 打开ISE建立工程文件,直接添加当IP核生成以后将如下文件添加到工程: ip/[gtx核名].v ip/[gtx核名]_gtx.v ip/[gtx核名]/example_design/所有文件 Ise切换到仿真模式,添加s

应用笔记 V0.0 2015/3/17 LDPC译码器的FPGA实现   概述   本文将介绍LDPC译码器的FPGA实现,译码器设计对应CCSDS131x1o1s文档中提到的适用于深空通信任务的LDPC编码.本文档将简述Verilog代码的基本结构和信号说明. 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/03/16 V1.0 初始版本,ISim仿真基本正确   简介   本文中FPGA实现特指通过Verilog HDL实现LDPC译码器功能,然而对于VHDL来说

TVM适配NN编译Compiler缺陷 内容纲要 前言 TVM针对VTA的编译流程 自定义VTA架构:TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一:SRAM配置灵活性差 缺陷二:计算阵列配置僵硬 缺陷三:网络支持少 TVM源码修改之静态调度搜索算法 前言 前文NN编译栈之TVM研究报告深度分析TVM的源码结构,编译器特点.本文介绍TVM的当前缺陷以及如何修改源代码弥补缺陷并适配自己开发的神经网络加速器.不久会在GitHub上开源自己的适配修改工作并向TVM仓库提交新的版本.   现在主流的深

本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做"加长"或"变粗"的操作.那么什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 上一篇我是直接用MATLAB处理后的

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OWASP固件安全性测试指南 固件安全评估,英文名称 firmware security testing methodology 简称 FSTM.该指导方法主要是为了安全研究人员.软件开发人员.顾问.爱好者和信息安全专业人员进行固件安全评估. 前景 我们基于 FSTM 进行测试流程如下: id 阶段 描述 1 信息收集 固件的相关技术文档的详细使用说明 2 获取固件 使用本文中介绍的多种办法获取固件 3 分析固件 固件的功能.特性 4 提取文件系统 从固件中获取文件系统 5 分析文件系统内容 静

1.创建完项目(以Xilinx ISE Design Suite 14.7开发流程的例子    led例子   为例),编译通过,我们就可以对这个项目进行仿真: 2.然后切换到simulation,然后创建仿真文件 3.实例化led模块 4.确证是否正确然后finish 5.之后可以看到测试文本已经帮我们写好了,我们只需编写初始化代码就好了(初始化代码可以根据自己的输入编写,输出就不要去初始化了,这里我的例子没有输入,因此我就不编写初始化代码了) 7.仿真的结果(会自动弹出ISim工具的),观察

问题: JPA 在双向映射时,会相互包含对方的实例,相互引用,造成递归迭代,堆栈溢出(java.lang.StackOverflowError). 分析: 在后端向前端传递的时候会将数据序列化,转为json,这时会出现循环引用造成堆栈溢出 解决方案: 解决方法就是在转换json时忽略循环字段.首先确定项目使用的json包是哪一个(jackjson 或 fastjson),寻找相应的注解忽略某一字段. jackson包对应的相关注解: @JsonIgnoreProperties.@JsonIgno

1. 算法介绍 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法即坐标旋转数字计算方法,是J.D.Volder1于1959年首次提出,主要用于三角函数.双曲线.指数.对数的计算.该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算,使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数.乘法.开方.反三角.指数等函数,计算向量长度并能把直角坐标系转换为极坐标系.因为Cordic 算法只用了移位和加法,很容易用纯硬件来实现,非常适合FPGA实现. CORDIC算法完成坐标或向量

5.1 模型的配置仿真 由各种模块所构建的可视化逻辑连接,只是模型的外在表现,模型仿真的核心驱动器是被称作解算器(Solver)的组件,相当于Simulink仿真过程的心脏,驱动着模型仿真,它在每一个采样时间点更新模型中所有的状态和信号变量,并计算下一步的步长.除此之外,模型还具有一个参数配置集合(Configuration Parameter Set),它提供了一系列的参数,用户通过这些参数可以选择模型的解算方法,配置硬件目标,优化配置,设置异常响应及诊断,以及配置代码声称等.参数设置集合相当

在CAE领域,随着仿真技术在多个行业的深度应用,也带来了仿真模型日益复杂.仿真过程数据倍增.仿真计算费用昂贵等问题,降阶模型.人工智能.云计算等多种技术和仿真技术的深度融合,成为了仿真技术的重要发展趋势.北鲲云超算平台凭借自身在云计算领域多年的技术积累,将会在云计算与仿真技术融合的问题上进行不断尝试.让云计算在仿真模型中进行更好的融合,从而不断优化仿真软件的运行效果. 首先,降阶模型与仿真技术的融合是仿真技术的重要发展方向之一.通过与仿真技术的结合,驱动通过神经网络.机器学习或深度学习模型建立的

[译文] 摘要:为一个简单的有漏洞程序写一个简单的缓冲区溢出EXP,聚焦于遇到的问题和关键性的教训,提供详细而彻底的描述 内容表:1. I pity the fool, who can't smash the stack:--介绍&背景2.Welcome to the jungle, we've got fun and wargames:--介绍我们之后要使用的示例&分析它的源代码3. There is no spoon. This causes problems when you try

基于modelsim-SE的专业进阶仿真流程 通过<基于modelsim-SE的简单仿真流程>和<调用altera IP核的仿真流程>是否感受到仿真流程中的繁琐步骤,特别是在modelsim创建工程之后的步骤:编译.添加仿真信号.开始仿真.这三个步骤涉及到一大堆的鼠标操作,涉及到一大堆的窗口操作,由于RTL仿真过程是一个反复迭代的过程,同时要求覆盖到100%的功能测试,由此也要覆盖到所有状态机和条件判断的所有情况,由此,RTL的功能仿真功能需要不断的修改RTL代码,每次修改RTL代

关于堆栈的溢出问题,在Javascript日常开发中很常见,Google了下,相关问题还是比较多的.本文旨在描述如何解决此类问题. 首先看一个实例(当然你可以使用更容易的方式实现,这里我们仅探讨递归): function isEven (num) { if (num === 0) { return true; } if (num === 1) { return false; } return isEven(Math.abs(num) - 2); } //Outputs: true console