先简单介绍一下ILA(Integrated Logic Analyzer)生成方法.这里有两种办法完成Debug Core的配置和实现. 方法一.mark_debug综合选项+Set Up Debug设定ILA参数. 1.在信号(reg或者wire)声明处加mark_debug选项,方法如下: // spi_mosi信号标记为需要ILA观测的信号 (* MARK_DEBUG = “TRUE” *) wire spi_mosi; mark_debug用法的详细说明请看Xilinx文档UG901_S

如何使用chipscope 参考: https://www.cnblogs.com/liujinggang/p/9813863.html Xilinx FPGA开发实用教程---徐文波 田耘 1.ChipScope Pro工作原理 ChipScope Pro是一款在线调试软件,可以观察FPGA内部的任何信号,触发条件,数据宽度和深度等.不足在于速度和数据量. ChipScope用于在测试过程中观察芯片内部信号.便于调试. 将逻辑分析仪.总线分析仪.虚拟IO小型软件核直接插入到用户的设计当中,信号

1.使用FPGA做为外部控制器的总线译码时,将总线时钟接在全局时钟脚上(MRCC),就算接在了局部时钟(SRCC)上,也要通过BUFG转为全局时钟走线,否则会因为local clk到各部分的时延较大引起各种问题(时序不稳.观测信号无法正常加载等,血泪教训!) 2.VIO使用时要注意IO及信号走向要在同一时钟域,一个VIO的信号跨时钟域会带来不可预知的问题(时序.时序!!!) 3.使用XDC文件可以改变FPGA启动时的时钟频率和压缩生成的bit文件大小,可大幅加快逻辑加载 4.每个always语句

Vivado和ISE相比ChipScope已经大幅改变,很多人都不习惯.在ISE中称为ChipScope而Vivado中就称为in system debug.下面就介绍Vivado中如何使用debug工具. Debug分为3个阶段:1. 探测信号:在设计中标志想要查看的信号2. 布局布线:给包含了debug IP的设计布局布线3. 分析:上板看信号 一 探测信号探测信号有2种方法一种是直接在HDL源代码中用(*mark_debug = “true”*)标识出要探测的信号 另一种是 在综合过后的网

目录 1. 什么是ECO 2. 操作步骤 参考文献: 我们做项目,进入找bug阶段时,需要用ILA捕获相关的信号.之前我做项目,每改动一次探针(debug probes),都要重新综合.实现,通常要花掉1个小时,一天下来调试不了两下就过去了,效率极其低下,因此也吐槽过vivado的编译时间问题.这两天无意从高老师的公众号中看了高效的方法,有种相见恨晚的感觉.因为从原来的1个小时,提升到了5-10分钟,感激涕零. 根据高老师的公众号的介绍,我自己手动操作一遍,记录一下相对详细的操作方法. 1. 什

  本章内容是MIZ701中的第五章,本来也是要过渡一下FPGA部分的,但是由于MIZ701没有单独提供PL部分的晶振时钟,时钟必须通过PS产生,所以本章内容作为Miz701的第一章内容.本章的目的是搭建一个最小的SOC系统,并且测试串口输出,千兆以太网回路测试.本章先让PS部分搭建最小系统,这样可以从PS部分获取到时钟,然后为后面章节中PL部分提供时钟源. 1.0本章难度系数★★☆☆☆☆☆ 1.1最小系统分析 这张图展示了我们需要构建的最小系统.并且下面的嵌入式实验会基于这个最小系统进行添加外

一.相关数据结构及其位置(大致浏览即可,介绍流程时再来仔细看) 1.1 进程描述符struct task_struct所在目录:include\linux\sched.h 关注task_struct中如下字段: struct sigpending pending:存放着实时信号,位于include\linux\signal.h,该结构有如下字段 struct sigpending { struct list_head list; \\指针 sigset_t signal; \\位图 }; sig

进程间通信方式有:System v unix提供3种进程间通信IPC:信号量.消息队列.共享内存.此外,传统方法:信号.管道.socket套接字. [注意上述6种方式只能用户层进程间通信.内核内部有类似socket的网络API通信:内核内部或内核与用户间有netlink套接字通信,只支持数据报,但提供全双工:系统调用和sysctl由用户空间发起的通信机制:copy_to_user/copy_from_user可以将数据在用户空间和内核空间相互拷贝:设备可实现ioctl用于两者通信,注册到fasy

什么是线程 线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成,每一个程序都至少有一个线程,若程序只有一个线程,那就是程序本身. 同时线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源. 一个线程可以创建和撤消另一个线程,同一进程中的多个线程之间可以并发执行

在QT5中,信号有参数和无参数 #ifndef SUBWIDGET_H #define SUBWIDGET_H #include <QWidget> #include <QPushButton> class SubWidget : public QWidget { Q_OBJECT public: ); void sendSlot(); signals: /*信号必须有singles关键字来声明 * 信号没有返回值,但可以有参数 * 信号就是函数的生命,只需声明,无需定义 * 使用

以下的代码里面有自定义槽函数的内容,同时也有信号实现的函数: #ifndef MAINWIDGET_H #define MAINWIDGET_H #include <QWidget> #include <QPushButton> class MainWidget : public QWidget { Q_OBJECT public: MainWidget(QWidget *parent = 0); ~MainWidget(); void mySlot();//自定义的槽函数 pri

目录 一.问题 二.Moc 1.变量 2.Q_OBJECT展开后的函数声明 3.自定义信号 三.connect 四.信号触发 1.直连 2.队列连接 五.总结 六.推荐阅读 一.问题 学习Qt有一段时间了,信号槽用的也是666,可是对信号槽的机制还是一知半解,总觉着不是那么得劲儿,万一哪天面试被问到了还说不清楚,那岂不是很尴尬.最近抽空研究了下Qt的信号和槽进制,结果发现也不是那么难嘛!不管是同步还是异步,说白了都是函数回调,只是回调的地方变了而已 首先,我们先看如下几个问题,认真的思考下,从以

xenomai信号 上篇文章讲了linux的信号在内核的发送与处理流程,现在加入了cobalt核,Cobalt内核为xenomai线程提供了信号机制.下面一一解析xenomai内核的信号处理机制. 1 双核下的信号分类 我们已经知道,每个用户空间的xenomai线程在内核空间都有两个调度实体,一是在linux内核中的task_struct,另一个是称为linux空间的一个影子(shadow)的xnthread.它们表示的是同一个线程,linux调度的是task_struct,实时核cobalt调

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

Xilinx Vivado 提供了上板后的FPGA逻辑分析,信号视图显示等功能. 需要注意,上板后查看信号需要重新综合,并且需要耗费一定的片上布局布线资源. 1. 添加debug信号 可以对模块端口或者wire 变量进行debug信号提取,只要在verilog代码前面添加:(* MARK_DEBUG = "true" *) 即可:例如, 此时需要跑综合,检查错误并分析语义.并且通过vivado综合,进行下一步. 2. 配置debug信号 配置debug信号,用于挑选需要进行真正查看的信

作者:桂. 时间:2017-06-03  15:06:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937635.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1pKOYuiJ 前言 本文的算法就是在阵列信号增强中非常经典的Frost's Algorithm.上个世纪70年代的技术了,梳理一下该算法的思路. 一.理论框架 首先交代理论模型.噪声为加性噪声: X为带噪信号,L为理想信号,N为噪声信号,目的是希望利用一组滤波器,实现特定信号

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用

看了一篇IEEE Trans上的关于CS图像重构的OMP算法的文章,大部分..看不懂,之前在看博客的时候对流程中的一些标号看不太懂,看完论文之后对流程有了一定的了解,所以在这里解释一下流程,其余的如果以后有用到的话再学习看看. 文章中有这么一段话: 这句话的意思是说,压缩感知中的信号重构和稀疏近似,也就是稀疏分解的原理其实是一样的.在CS恢复中∵s只有m个非零项,所以观测向量v是字典Phi中m列的线性组合.在稀疏分解说我们说v在字典Phi中有m个展开项. 接着说说论文中的OMP算法流程: 之前学

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原