最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路…

利用ZYNQ验证算法的一大优势在于,可以在上位机发送指令借助CPU的控制能力和C语言易开发特点,实时配置算法模块的工作模式.参数等对来对其算法模块性能进行全面的评估.最重要的是无需重新综合硬件模块. 接着上篇该系列博文,在sysGen中设计模块功能为:根据模式选择输入,来完成乘2或除2两种运算,0乘1除. 测试激励选用From Workspace模块,从MATLAB工作空间导入数据.利用MALTAB脚本可以非常容易地生成任意数据集,极大体现了sysGen开发的优势. 设计完成调用xilinx w…

一.前言 利用FPGA设计算法一直以来都是热点,同样也是难点.将复杂的数学公式 模型通过硬件系统来搭建,在低延时 高并行性等优势背后极大提高了设计难度和开发周期.Xilinx公司的sysGen(system generator)工具扩展了MATLAB的simulink,提供很多IP Catalog中没有的基础模块和针对DSP应用的硬件模型.工程师利用丰富的模块和MATLAB强大的数据处理及可视化能力能够更快速完成设计与仿真验证工作. 二.sysGen算法系统设计 本文以个最简单的例子讲述利用sy…

一.AXI DMA介绍 本篇博文讲述AXI DMA的一些使用总结,硬件IP子系统搭建与SDK C代码封装参考米联客ZYNQ教程.若想让ZYNQ的PS与PL两部分高速数据传输,需要利用PS的HP(高性能)接口通过AXI_DMA完成数据搬移,这正符合PG021 AXI DMA v7.1 LogiCORE IP Product Guide中介绍的AXI DMA的应用场景:The AXI DMA provides high-speed data movement between system memor…

在上一篇该系列博文中讲解了MATLAB待处理数据写入.bin二进制数据文件的过程,接下来需要将数据通过以太网发送到ZYNQ验证平台.之前了解过Xilinx公司面向DSP开发的System Generator可以通过硬件协仿真的方式,进行算法板级验证.一个是本人不熟悉这种方式,再一个缺乏通用性,也无法在系统层面进行硬件验证.当然方案有很多,熟悉上位机的朋友完全可以自己写个软件完成数据传输和算法结果对比等功能. 这里选择最简单的方案:在上位机通过网络调试助手将数据打包并发送至以太网端口,ZYNQ端利…

一.前言 之前ZYNQ与PC之间的网络连接依赖于外接硬件协议栈芯片,虽然C驱动非常简单,但网络带宽受限.现采用LWIP+PS端MAC控制器+PHY芯片的通用架构.关于LWIP库,已经有很多现成的资料和书籍.其有两套API,一个是SOCKET,另一个是本例中要用到的RAW.RAW API理解起来较为复杂,整个程序基于中断机制运行,通过函数指针完成多层回调函数的执行.SOCKET API需要支持多线程操作系统的支持,也牺牲了效率,但理解和编程都较为容易.实际上SOCKET API是对RAW API的…

上篇该系列博文中讲述W5500接收到上位机传输的数据,此后需要将数据缓存起来.当数据量较大或者其他数据带宽较高的情况下,片上缓存(OCM)已无法满足需求,这时需要将大量数据保存在外挂的DDR SDRAM中. 最简单的方式是使用Xilinx的读写地址库函数Xil_In32()和Xil_Out32(),当然不仅支持32bit位宽,还包括8 16和64bit.但这种方式每次读写都要占用CPU,无法在读写的同时接收后续数据或者对之前的数据进一步处理,也就无法形成类似FPGA逻辑设计中的“流水线结构”,此…

英文题目:Using the Zynq SoC Processing System,参考自ADI的ug1165文档. 利用Zynq Soc创建一个嵌入式工程,该工程总体上包括五个步骤: 步骤一.新建空白工程 步骤二.创建一个Embedded Processor工程 步骤三.Zynq7 Processing System的管理 步骤四.综合仿真.编译运行.生成二进制文件 步骤五.Exporting Hardware to SDK 步骤一.新建工程 1. 点击Vivado图标启动软件,Create…

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2…

上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.   分类问题是用于将事物打上一个标签.分类有多个特征,一个标签  .例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有…