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

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

作者:桂. 时间:2018-05-03  21:16:03 链接:www.cnblogs.com/xingshansi/p/8987608.html 前言 FPGA调试需要抓取特定信号,一个直观的思路是:保存抓取的信号,事后分析/ 或者 导出实测数据,用作后续算法仿真验证. 本文简要记录数据的导出及读取. 一.信号导出 (1)把想要观测的信号线加入在线逻辑分析仪中.(2)上板测试,trigger到想要的实时数据,用一句TCL语句保存为ila格式的文件,那句话是write_hw_ila_data

在调试过程中常常遇到的一个问题就是,xilinx工具在逻辑综合的过程中,将自己RTL代码中的很多变量都优化掉了,使得调试的抓信号的过程很纠结.以下是解决方法: 1.右键synthesis,在综合选项里将keep  hierarchy选择YES ,或者选择soft(在综合时保持层次,在实现时有利用ISE软件自动进行优化),这样有利于你从模块中找到你想抓取的信号和信号名不被更改. 2.在Constraints Guide中,有防止信号被优化掉的说明.具体在X:\Xilinx\13.4\ISE_DS\

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

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

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

Fanout即扇出,模块直接调用的下级模块的个数,如果这个数值过大的话,在FPGA直接表现为net delay较大,不利于时序收敛.因此,在写代码时应尽量避免高扇出的情况.但是,在某些特殊情况下,受到整体结构设计的需要或者无法修改代码的限制,则需要通过其它优化手段解决高扇出带来的问题.以下就介绍三个这样的方法: 首先来看下面这个实例,如图1所示为转置型FIR滤波器中的关键路径时序报告,在DSP in FPGA的FIR专题中有介绍转置型结构FIR滤波器输入数据的扇出较大,在图1中所示为11,因此n

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

一.软件与硬件平台 软件平台: 操作系统:Windows 8.1 开发套件:ISE14.7 硬件平台: FPGA型号:XC6SLX45-CSG324 二.ChipScope介绍 ChipScope是Xilinx提供的一个校验FPGA设计的工具.它的本质是一个虚拟的逻辑分析仪,能调用FPGA内部的逻辑资源对代码中的各个变量进行抓取分析.与ModelSim等一些其他的FPGA仿真工具不同的是,ChipScope可以直接反映代码在实际硬件上的执行情况,从而能够更加有效的定位设计中的问题. 三.目标任务

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

基于二阶统计量的盲源提取方法[1]. 文中提出了一系列基于二阶统计量的算法,包括离线BSE和在线BSE算法,可以提取平稳信号和非平稳信号.这些算法中,通过挖掘信号特征,提出了新的打分函数,以及一个无参数的自适应步长最速下降法用来得到最优提取权重向量.仿真实验证明提出的算法可以逐个重建源信号,并且性能优于基于高阶统计量的BSE方法. 此外,无参数自适应步长最速下降法具有若干优点:不需要调节参数,低运算量,不需要多余预处理步骤. 引言及建模 相比于BSS同时恢复所有源信号,BSE是每次恢复一个源信号

基于信号协方差模型DOA的盲声源分离[1]. 在此基础上,作者团队于2018年又发布了一篇文章,采用分级和时间差的空间协方差模型及非负矩阵分解的多通道盲声源分离[2]. 摘要 本文通过对短时傅立叶变换混合信号的源空间协方差矩阵(SCM)的估计,解决多通道麦克风阵列的声源分离问题.在许多传统的音频分离算法中,源混合参数的估计是在每个频率仓分别进行的,因此容易产生误差,导致源估计的次优.本文提出一个由加权DoA核组成的SCM模型,并且权重只依赖于源信号的方向.在该算法中,源的空间特性在所有频率上进行

目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的