基于Verilog HDL整数乘法器设计与仿真验证 1.预备知识 整数分为短整数,中整数,长整数,本文只涉及到短整数.短整数:占用一个字节空间,8位,其中最高位为符号位(最高位为1表示为负数,最高位为0表示为正数),取值范围为-127~127. 负数的表示方法为正值的求反又加1.例如: 8’b0000_0100; //表示值:4,正值求反为:8’b1111_1011:再加1表示为:8’b1111_1100,这样便得到了-4的表示方法为:8’b1111_1100. 同理,负值变成正值的方法为:负值

SSE(Streaming SIMD Extensions)指令是一种SIMD 指令, Intrinsics函数则是对SSE指令的函数封装,利用C语言形式来调用SIMD指令集,大大提高了易读性和可维护.Intrinsics函数的使用可查看手册Intel Intrinsics Guide. 关于本文实现了单精度浮点数组的求和,切实感受SSE带来的速度提升.本文代码主要来自[1]. 首先是不使用任何加速手段的求和函数: //普通版 float sumfloat_base(const float *p

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ]      本文介绍X-CTR100控制器如何开启STM32F4的硬件FPU,并对比使用硬件FPU和不使用硬件FPU的速度差别. 原理 FPU即浮点运算单元(Float Point Unit),浮点运算,对于定点CPU(没有FPU的CPU)来说必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算,是相当耗费时间的.而对于有FPU的CPU来说,浮点运算则只是几

概述 卷积是一种线性运算,其本质是滑动平均思想,广泛应用于图像滤波.而随着人工智能及深度学习的发展,卷积也在神经网络中发挥重要的作用,如卷积神经网络.本参考设计主要介绍如何基于INTEL 硬浮点的DSP Block实现32位单精度浮点的卷积运算,而针对定点及低精度的浮点运算,则需要对硬浮点DSP Block进行相应的替换即可. 原理分析 设:f(x), g(x)是两个可积函数,作积分: 随着x的不同取值,该积分定义了一个新的函数h(x),称为函数f(x)与g(x)的卷积,记为h(x)=f(x)*

http://blog.chinaunix.net/uid-27875-id-3449290.html   编译器对VFP的支持一个浮点数操作最后是翻译成VFP指令,还是翻译成fpa,或者是softfloat是编译器决定的, 同时也得有OS的支持.用arm-none-linux-gnueabi-gcc 4.1.2指定-mfpu=vfp -mfloat-abi=softfp参数之后生成VFP指令.好像是从GCC 4之后才支持VFP ARM VFP的一点体会关键字: VFP arm1136JF-S 

原文网址:http://www.cnblogs.com/zjujunge/archive/2012/09/13/2682613.html Intel聘请了最好的数值分析家来为8087FPU设计浮点数格式,他们设计的KCS浮点数标准的工作是如此出色,因此IEEE将这种格式作为IEEE浮点数格式的基础. 为了满足广泛的性能与精度需求,intel实际实现三种浮点格式:单精度.双精度以及扩展精度,本文以前两种讲解. 单精度浮点格式 单精度使用24位的尾数与8位的阶码,尾数通常表示的值在(1.0,2.0)

转自:http://houh-1984.blog.163.com/blog/static/31127834201211112129167/ 本文介绍了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同.从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念,然后是在GCC和ARMCC RVCT工具链下的具体编译参数. VFP (vector floating-point) 从ARMv5开始,就有可选的 

MySQL 支持的三个浮点类型是 FLOAT.DOUBLE 和 DECIMAL 类型. FLOAT 数值类型用于表示单精度浮点数值, DOUBLE 数值类型用于表示双精度浮点数值. 与整数一样,这些类型也带有附加参数:一个显示宽度指示器和一个小数点指示器.比如语句 FLOAT(7,3) 规定显示的值不会超过 7 位数字,小数点后面带有 3 位数字. UNSIGNED 和 ZEROFILL 修饰符也可以被 FLOAT.DOUBLE 和 DECIMAL 数据类型使用.并且效果与 INT 数据类型相同

转自:https://blog.csdn.net/hunanchenxingyu/article/details/47003279 本文介绍了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同.从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念,然后是在GCC和ARMCC RVCT工具链下的具体编译参数. VFP (vector floating-point) 从ARMv5开始,就有可选的 Vect

字符型:string 浮点型:real 整数:integer DELPHI的浮点数声明不是用float,而是用real(8个字节),single(8个字节,单精度浮点),double(16个字节,双精度浮点) 数组:array 一维 var  a:array[1..5] of integer=(1,2,3,4,5) a:array[1..5] of string 二维 var  MyArr: array[0..2, 0..2] of Integer; 动态定义数组 var arr:array o

早些时间段,做了Matlab中FFT_HDL_Optimzed模块FFT HDL代码仿真,并与Xilinx Vivado自带的xfft IP进行单精度浮点比较(后面随笔叙述).因为FFT_HDL_Optimized只有在设置输入为定点格式fixdt()的时候,生成的HDL代码才能进行综合,否则只能用于仿真,因此做了相应的定点生成. 对于系统的输入为定点格式fixdt(1,32,23),而在不改变FFT输出幅值时,FFT_HDL_Optimzed输出定点模型fixdt(1,45,23),为了进行F

作者: 目录 一.缘由 二.使用向量类型 2.1 基本算法 2.2 使用大小固定的向量(如 Vector4) 2.2.1 介绍 2.2.2 用Vector4编写浮点数组求和函数 2.3 使用大小与硬件相关的向量(如 Vector<T>) 2.3.1 介绍 2.2.1.1 使用经验 2.3.2 用 Vector<T> 编写浮点数组求和函数 三.搭建测试程序 3.1 主测试代码(BenchmarkVectorDemo) 3.1.1 测试方法(Benchmark) 3.1.2 输出环境信

java平台 1.J2SE java开发平台标准版 2.J2EE java开发平台企业版 java程序需要在虚拟机上才可以运行,换言之只要有虚拟机的系统都可以运行java程序.不同系统上要安装对应的虚拟机才可以运行java程序 开发步骤 1.编写源文件 (.java) 2.编译源文件为类文件(.class)可用J2SE或J2EE编译 3.在虚拟机上运行 注释 //单行注释 /* */多行注释 java内容介绍 java编程可以分成三个方向: 1.java se (j2se)桌面开发  java中

原文Xilinx官方文档<ug898-vivado-embedded-design>第三章 一.MicroBlaze处理器设计介绍(略) 二.创建带有MicroBlaze处理器的IP设计 使用Vivado进行MicroBlaze设计和使用ISE有很大的不同.(译者加:所以你要仔细看下面的说明) Vivado IDE使用IP综合设计工具进行嵌入式开发.IP综合工具是一个基于图像界面的工具,能够帮助你构建复杂的IP子系统. Vivado IDE的IP目录中提供了很多现成的IP核,提供使用.你也可以

很多时候我们都会对M0,M0+,M3,M4,M7,arm7,arm9,CORTEX-A系列,或者说AVR,51,PIC等,一头雾水,只知道是架构,不知道具体是什么,有哪些不同?今天查了些资料,来解解惑,不是很详细,但对此有个大体了解.咱先来当下最火的ARM吧 1.ARM ARM即以英国ARM(Advanced RISC Machines)公司的内核芯片作为CPU,同时附加其他外围功能的嵌入式开发板,用以评估内核芯片的功能和研发各科技类企业的产品. ARM 微处理器目前包括下面几个系列,以及其它厂

原文Xilinx官方文档<ug898-vivado-embedded-design>第三章 一.MicroBlaze处理器设计介绍(略) 二.创建带有MicroBlaze处理器的IP设计 使用Vivado进行MicroBlaze设计和使用ISE有很大的不同.(译者加:所以你要仔细看下面的说明) Vivado IDE使用IP综合设计工具进行嵌入式开发.IP综合工具是一个基于图像界面的工具,能够帮助你构建复杂的IP子系统. Vivado IDE的IP目录中提供了很多现成的IP核,提供使用.你也可以

在通常的设计中,不建议使用浮点数计算,因为浮点数计算会消耗FPGA大量的逻辑单元.但很多情况下,又需要使用浮点数进行计算提高精度. 所以需要有合适的方法计算浮点运算. 正常情况下FPGA只能以整形数据进行计算,必须将浮点数转换为二进制整形数据进行输入.那么小数点就在你的心中. 比如,当输入123乘以241给FPGA的时候,FPGA计算的就是123*241的整形乘法,得到的结果也是整形输出,但是你也可以说我做的是1.23*2.41,数据里面小数点究竟在哪里自己的程序知道就行了.比如可以统一约定,所

很多时候我们都会对M0,M0+,M3,M4,M7,arm7,arm9,CORTEX-A系列,或者说AVR,51,PIC等,一头雾水,只知道是架构,不知道具体是什么,有哪些不同?今天查了些资料,来解解惑,不是很详细,但对此有个大体了解.咱先来当下最火的ARM吧 1.ARM ARM即以英国ARM(Advanced RISC Machines)公司的内核芯片作为CPU,同时附加其他外围功能的嵌入式开发板,用以评估内核芯片的功能和研发各科技类企业的产品. ARM 微处理器目前包括下面几个系列,以及其它厂

前面一篇随笔叙述了关于MATLAB中FFT_HDL_Optimzed模块定点(IEEE754单精度float格式)二进制与十进制转换实现,有需要的往前翻一下即可.这一篇随笔将叙述 FFT HDL Optimized 模块实现 8192 burst Radix 2 结构的定点 FFT (定点格式依照 IEEE-754 single-precision format,小数为 23 位二进制精度),并通过 Xilinx LogiCORE FFT MEX Function interface 进行单精度

利用UltraScale和UltraScale+FPGA和MPSOC加速DSP设计生产力 Accelerating DSP Design Productivity with UltraScale and UltraScale+ FPGAs and MPSoCs 由于其固有的灵活性,Xilinx fpga和soc是高性能或多通道数字信号处理(DSP)应用的理想选择,可以利用硬件并行性.Xilinx FPGA和SOC将这种处理带宽与全面的解决方案相结合,包括为硬件设计师.软件开发人员和系统架构师提供

MySQL的数据类型主要分为三大类: 数值型(Numeric Type) 日期与时间型(Date and Time Type) 字符串类型(String Type) 1. 数值 MySQL的数值类型按照精确程度,大致可以分为两类: 精确数值(Exact Value),包括INTEGER.DECIMAL.NUMERIC等: 近似数值(Approximate Value),包括FLOAT.REAL.DOUBLE PRECISION等. 若按类型簇划分,则可分为三簇: Integer类型,包括INTE