设计了一种基于ARM与FPGA的便携式GNSS导航信号采集回放系统。该系统可采集复杂情况下的导航卫星信号，并且增益可控，为导航接收机测试提供了特定的信号源。系统将导航卫星信号经射频电路转换为数字中频信号，通过FPGA处理后保存至SATA硬盘。ARM处理器作为监控端发送指令至FPGA，控制FPGA进行数据采集与回放，同时接收监控接收机串口发送的报文，提取载噪比信息，并绘制载噪比柱状图。该系统ARM端基于嵌入式Linux系统开发，采用Qt4设计用户图形界面，可扩展及可移植性强，为系统的后续开发提供了保障。实验结果表明，该系统信号质量满足要求，ARM监控端数据处理时间在200 ms～500 ms之间，实时性良好。 该文介绍了一种基于ARM和FPGA的便携式全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）信号采集回放系统。该系统的主要目标是为导航接收机的测试提供一个灵活可控的信号源，尤其适用于复杂环境下的信号采集。 系统设计包括两个主要部分：射频模块和基带模块。射频模块主要任务是接收和处理射频信号。它使用MAX2769B芯片来实现多模导航信号的下变频，支持GPS、北斗、格洛纳斯和伽利略等卫星导航系统。此外，通过HMC472LP4数控衰减器实现增益控制，确保信号增益的精确调节。射频模块还包括C8051F230单片机和ATGM332D监控接收机，用于配置参数和监控信号质量。 基带模块由FPGA模块、ARM模块和基带底板组成。FPGA（Xilinx XC7K325TFFG900-2）处理来自射频模块的数字中频信号，并通过SATA接口将数据存储在固态硬盘（SSD）中。ARM处理器（Atmel SAMA5D31，基于Cortex-A5架构）作为系统监控端，通过SMC总线与FPGA通信，控制数据采集和回放，同时处理来自监控接收机的串口报文，提取载噪比信息并生成柱状图。ARM处理器运行嵌入式Linux系统，并利用Qt4框架构建用户友好的图形界面，增强系统的可扩展性和可移植性。 软件设计方面，FPGA程序主要负责数据流的管理和控制，而ARM端的软件则包含了系统控制、用户界面和数据分析功能。嵌入式Linux系统提供稳定的运行环境，SMC总线驱动使得ARM与FPGA之间的通信高效可靠。此外，基带底板的电源和时钟设计也是关键，确保了整个系统的稳定运行。 实验结果显示，该系统能够满足信号质量要求，ARM端的数据处理时间在200毫秒到500毫秒之间，具备良好的实时性。这一设计为导航接收机的研发提供了一个实用、灵活的测试工具，有助于提升接收机的性能验证和优化。随着中国北斗卫星导航系统的快速发展，这样的系统在中国市场上具有广阔的应用前景。

在准备 FPGA 面试时，以下几个关键方面需重点关注。 基础概念方面 务必清晰理解 FPGA 与 ASIC 的区别，FPGA 灵活可重编程，适用于小批量和快速原型开发；ASIC 成本在大规模生产时占优且性能更优。要明白查找表（LUT）是 FPGA 实现逻辑的基础单元，其通过存储预先计算的值实现组合逻辑功能。 硬件结构领域 熟悉可配置逻辑块（CLB）的组成，包括多个 LUT、触发器等组件如何协同工作。知道输入输出块（IOB）能提供多种电气标准的接口，以及它在实现与外部设备高效连接中的作用。 设计流程要点 设计流程从使用 Verilog 或 VHDL 进行设计输入开始，到综合、实现、时序分析再到编程下载。综合是将高层次描述转化为门级网表，需了解如何设置约束条件以优化综合结果。在布局布线阶段，要明白这一步对设计性能的影响以及如何查看和优化布局布线结果。 编程与开发关键 对于 Verilog 和 VHDL，掌握它们的基本语法和编程风格。比如 Verilog 中阻塞赋值和非阻塞赋值的区别，以及在不同场景下的应用。VHDL 中实体与结构体的设计方式、信号与变量的合理运用等。 时序相关核心 建立时间

通过Verilog对增量式编码器进行滤波，并精确计算位置和速度信息。

HMC7044 是一款高性能时钟发生器芯片。 一、芯片配置 电源连接：确保正确连接芯片的电源引脚，包括 VDD 和 GND。通常需要稳定的电源供应以保证芯片正常工作。 输入时钟：根据设计需求，将合适的参考时钟信号连接到芯片的输入时钟引脚。输入时钟的频率和特性应符合芯片的规格要求。 控制接口：HMC7044 通常提供多种控制接口，如 SPI（Serial Peripheral Interface）或 I2C（Inter-Integrated Circuit）。通过这些接口，可以对芯片进行配置和控制。 SPI 配置：连接 SPI 总线的时钟、数据输入和数据输出引脚到相应的微控制器或控制电路。根据芯片的数据手册，了解 SPI 通信协议和寄存器地址，以便进行正确的配置。 I2C 配置：连接 I2C 总线的时钟线和数据线到微控制器或其他 I2C 主控设备。使用合适的 I2C 地址和命令来配置芯片的功能。 输出配置：根据应用需求，配置芯片的输出时钟参数，如频率、相位、占空比等。可以通过控制寄存器来设置这些参数。 二、使用说明 初始化：在使用 HMC7044 之前，需要进行初始化操作。这包括设置控制

Verilog是一种广泛应用于数字系统设计的硬件描述语言（HDL），它允许工程师用代码来描述电子系统的功能和行为。在FPGA（Field-Programmable Gate Array）或ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）的设计过程中，Verilog模块的例化是不可或缺的步骤。模块例化类似于软件编程中的函数调用，它将一个已经定义好的模块实例化到另一个模块中，以实现功能的复用和组合。 标题提到的"verilog模块自动例化工具"是一款为Verilog设计者量身定制的小型应用程序，它的主要功能是自动处理Verilog模块的例化过程。通过这款工具，用户可以轻松地获取模块的相关信息，并自动生成例化代码，极大地提高了设计效率。该工具的体积小巧，约8MB，不需要安装，方便用户快速使用。 描述中提到，该工具能够识别Verilog模块的信息，并且只需一键操作，例化后的结果就会被复制到剪贴板，用户可以直接右键粘贴到设计文件中，简化了传统手动编写例化代码的繁琐步骤。同时，用户可以在开发者主页查看工具的效果图，以更好地了解其工作原理和使用方法。 标签中的"verilog例化"是指在Verilog代码中创建模块实例的过程，通常包括指定模块名、输入和输出端口映射等。"verilog自动例化"则是指通过自动化工具完成这个过程，减少人工错误，提高代码质量。"FPGA开发"和"IC开发"表明该工具适用于这两个领域的工程实践，因为在这两个领域，Verilog被广泛用来描述和验证数字逻辑设计。 在压缩包内的文件"Verilog_Module_Instantiation_Tool_V2.0"应该是这个自动例化工具的最新版本。用户下载并解压后，按照开发者提供的指南或者直观的用户界面进行操作，可以充分利用此工具提升Verilog设计的效率。 "verilog模块自动例化工具"是一款实用的辅助设计软件，对于经常进行Verilog设计的工程师来说，它可以显著减少重复劳动，提高工作效率。通过自动化处理，减少了人为错误，使得设计流程更加顺畅，特别是在大型项目中，这样的工具价值更为突出。

基于DAC0832的示波器显示电路(FPGA)

在电子设计自动化（EDA）领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其灵活性和高性能而被广泛应用于各种计算任务，包括数学运算。本文将深入探讨如何在FPGA上实现矩阵求逆这一重要的数学运算，并围绕“Matrix_inv.zip”这个压缩包文件中的内容进行详细解析。 矩阵求逆是线性代数中的基本操作，它在信号处理、图像处理、控制系统和机器学习等众多领域都有应用。一个可逆矩阵A的逆记作A⁻¹，满足AA⁻¹ = A⁻¹A = I，其中I是单位矩阵。在FPGA上实现矩阵求逆，通常需要高效的数据流控制和并行计算能力，这是FPGA相对于CPU和GPU的优势所在。 在FPGA上实现矩阵求逆，通常采用直接法或迭代法。直接法如高斯消元法（Gauss Elimination）、LU分解等，这些方法通过一系列的行变换将矩阵转换为简化行阶梯形矩阵，然后求解逆矩阵。迭代法如Jacobi法和Gauss-Seidel法，适用于大型稀疏矩阵，但收敛速度较慢，且可能不适用于所有矩阵。 针对“Matrix_inv.zip”中的内容，我们可以推断这是一个与Xilinx V6 FPGA板卡相关的项目，它可能包含了一个或多个VHDL或Verilog的设计文件，用于实现矩阵求逆的逻辑电路。这些文件可能会定义数据路径、控制器以及必要的接口，以读取输入矩阵，执行逆运算，并输出结果。 在硬件描述语言（HDL）中，矩阵运算的实现需要考虑并行性和资源利用率。例如，可以使用分布式RAM存储矩阵元素，利用查找表（LUT）进行算术运算，通过多级流水线提高计算速度。同时，为了优化性能，设计可能还包括错误检测和校正机制，确保矩阵的可逆性以及计算的准确性。 在实际应用中，FPGA的矩阵求逆设计还可能涉及以下方面： 1. 数据预处理：处理输入矩阵，确保其可逆性。 2. 并行计算：利用FPGA的并行处理能力，将大矩阵拆分为小块并行计算，提高计算效率。 3. 内存管理：合理分配存储资源，减少数据传输延迟。 4. 流水线设计：通过多级流水线提高计算吞吐量，使得连续的矩阵求逆操作能无缝衔接。 5. 时序分析与优化：确保设计满足时钟周期约束，提高系统时钟频率。 “Matrix_inv.zip”提供的FPGA矩阵求逆实现是线性代数在硬件加速领域的实例，它展示了如何利用FPGA的并行处理能力和定制化特性来加速计算密集型任务。通过理解和分析这个项目，开发者可以进一步提升在FPGA上实现高效数学运算的能力。

BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。它通常包含输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。BP神经网络在信息处理、人工智能、图像识别等领域有着广泛的应用。 手写数字识别是神经网络应用的一个重要领域，通常采用机器学习算法进行识别。传统的软件实现方式依赖于数据的串行传送，而神经网络本身具有并行数据处理的特性。为了实现数据的实时处理，可以利用FPGA（现场可编程门阵列）硬件平台，因为FPGA能够利用其并行计算和高速信息处理的优势来提高效率。 FPGA是一种可以通过编程来配置的集成电路，允许用户在硬件级别上实现自定义的算法。随着技术的发展，FPGA的集成度越来越高，拥有数百万个门电路以及集成处理器核心（如PowerPC）、高速乘法单元和其他功能单元。这使得FPGA成为实现复杂算法，尤其是在实时数据处理场景下的理想选择。 研究中使用了MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的数据集，常用于训练各种图像处理系统。数据集中的60000个样本用于训练BP神经网络。BP算法主要由随机梯度下降算法和反向传播算法组成，通过小批量数据迭代的方式（本例中为30次）进行网络权重和偏置的训练。 在FPGA上实现BP算法，需要采用硬件描述语言（如Verilog）编写代码，以实现算法的各个组成部分，包括时序控制、网络状态控制、激活函数（如S型函数Sigmoid及其导数的线性拟合）等。网络权重和偏置的初始化通常采用高斯分布方法，本研究中使用的是均值为0，方差为1的分布。 为了评估设计的网络性能，采用了Quartus 13.0和ModelSim进行仿真与分析，这是一种常见的数字逻辑电路仿真软件。仿真分析的结果表明，该FPGA实现的手写数字BP神经网络能够在4.5秒内迭代30次，并达到91.6%的样本识别正确率。与传统软件Python 2.7实现的方法相比，FPGA平台的设计不仅满足了实时性要求，同时也在手写数字识别的准确率上表现优秀。 基于FPGA实现的手写数字BP神经网络研究与设计涉及到了硬件设计、算法优化、软件仿真等多个方面，展示了FPGA技术在加速神经网络应用方面的重要潜力。这项研究不仅为手写数字识别提供了一个高效的硬件实现方案，也为其他需要实时数据处理的机器学习应用场景提供了可借鉴的参考。

LPDDR4测试板 版权所有（c） 概述 该存储库包含针对围绕Xilinx Kintex-7 FPGA构建的实验平台的开放硬件设计文件。 该平台的主要目的是开发和定制支持LPDDR4 IC的RAM控制器。 设计文件是在KiCad中准备的。 该设计现在是进行中的作品。 储存库结构 主存储库目录包含KiCad PCB项目文件，许可证和自述文件。 其余文件存储在以下目录中： lib包含组件库 img包含本自述文件的图形 主要特点 Kintex-7 FPGA-XC7K70T-FBG484 带有定制DDR4 SO-DIMM连接器的模块化设计 HDMI输出连接器 带有1GbE收发器的以太网RJ45连接器 带有FT4232HQ FTDI USB控制器的Micro USB调试连接器 JTAG microSD卡插槽 QSPI闪存 外部7-12V电源输入 5个用户LED 4个用户按钮 框图 执照

一份EtherCAT主站的FPGA Verilog代码 ethercat 主站 FPGA verilog 代码 使用FPGA逻辑实现EtherCAT协议，实现主站DC功能。更加突出了EtherCAT现场总线的同步性能及高效性 基于FPGA的EtherCAT主站设计研究 基于FPGA的EtherCAT主站方案 基于FPGA的EtherCAT主站研究 一种基于FPGA实现的EtherCAT主站运动控制器的制作方法 基于FPGA的EtherCAT主站实现与高性能运动控制 基于FPGA的高性能硬件EtherCAT主站研究