实验五——单周期MIPS处理器的设计与实现1主要涵盖了MIPS处理器的基础知识，单周期处理器的设计方法以及如何通过增量方式实现这一处理器。该实验旨在帮助学生熟悉MIPS处理器的常用指令集，掌握单周期处理器的数据通路和控制单元设计，以及进行功能验证。 MIPS处理器是一种流行的精简指令集计算机（RISC）架构，具有简洁高效的特点。在实验中，学生需要掌握至少10条MIPS指令，例如 lw（load word，从内存加载数据到寄存器）、sw（store word，将寄存器数据存储到内存）、lui（load upper immediate，加载立即数的高16位）、ori（or immediate，或操作立即数）、addiu（add immediate unsigned，无符号加立即数）、addu（add unsigned，无符号加法）、slt（set less than，设置小于标志）、beq（branch if equal，等于则跳转）、bne（branch if not equal，不等于则跳转）和j（jump，无条件跳转）。 单周期处理器设计中，数据通路是处理器的核心部分，它处理指令和数据，包括ALU（算术逻辑单元）、寄存器、存储器访问等。控制单元则负责解读当前指令，生成必要的控制信号以驱动数据通路。在这个实验中，数据通路采用32位宽度，以匹配MIPS的32位指令集。寄存器文件由32个32位寄存器构成，支持异步读/同步写操作。指令存储器和数据存储器分别使用ROM和RAM，前者异步读取指令，后者则采用异步读/同步写模式。 实验环境包括Windows 10或Ubuntu 16.04操作系统，以及Xilinx Vivado 2018.2开发工具，利用FPGA（现场可编程门阵列）硬件云平台进行实际实现。在设计过程中，学生需要按照增量方式进行，这意味着他们将逐步完善处理器的设计，从基础组件开始，如程序计数器（PC）、寄存器文件、指令存储器和数据存储器，然后添加必要的组合逻辑来实现指令解码和执行。 实验内容包括设计一个名为MiniMIPS32的处理器，它具备32位数据通路，小端模式，支持上述10条MIPS指令。处理器的寄存器文件遵循异步读/同步写模式，且采用哈佛结构，即独立的指令存储器和数据存储器，指令存储器用ROM实现，数据存储器用RAM实现。设计的顶层模块MiniMIPS32_SYS连接了各个子模块，包括输入输出端口，以实现与外部存储器的通信。 这个实验是一个全面的实践项目，涵盖了处理器设计的多个关键方面，包括硬件描述语言（如SystemVerilog HDL）、微体系结构和逻辑控制，旨在深化学生对MIPS处理器工作原理的理解，并提升他们在FPGA开发中的技能。通过这个实验，学生将能够亲手构建一个基本的MIPS处理器，并通过测试用例验证其正确性。

本文研究菲涅耳(Fresnel)衍射积分的两种计算机模拟算法，分别用卷积算法和傅里叶变换算法实现菲涅耳积分，阐述了两种算法的优点和缺点。尝试将计算全息与数字全息相结合，模拟光线的菲涅耳衍射传播，用计算机生成菲涅耳全息图，并由所生成的全息图再现出原始图像，完成全息图的数字重现，真正实现整个全息记录和重现过程的计算机模拟。

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双目立体视觉是一种计算机视觉技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两台相机从不同角度捕获图像，从而获取场景的三维信息。在基于Matlab的环境中实现双目立体视觉，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **相机模型与标定**：理解相机的成像模型至关重要，包括针孔相机模型、像平面坐标系和世界坐标系之间的转换。相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标等，外参则描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。Matlab提供了`calibrateCamera`函数来完成相机标定。 2. **特征检测与匹配**：在左右两张图像中检测关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后进行特征匹配。匹配的目的是找出在两幅图像中对应相同现实世界点的像素。Matlab有内置的`detectFeatures`和`matchFeatures`函数可以辅助这一过程。 3. **基础矩阵与本质矩阵**：基于匹配的特征点，可以计算出基础矩阵（F）和本质矩阵（E）。基础矩阵是由两个相机的相对位置和姿态决定的，而本质矩阵进一步简化了基础矩阵并包含了内参。Matlab中的`estimateEssentialMatrix`函数可以计算本质矩阵。 4. **三角测量**：通过本质矩阵和内参，可以解算出匹配点的三维空间坐标。RANSAC（随机样本一致）算法常用于去除错误匹配，提高三角测量的准确性。Matlab的`triangulate`函数用于实现这一功能。 5. **视差图与深度图**：视差图表示每个像素点在左右图像间的偏移，而深度图则给出了每个像素点的深度信息。视差图可以通过匹配点的像素坐标差计算得到，进而通过光束法平差（BA）优化得到更准确的深度信息。Matlab中可以编写相应算法实现视差图到深度图的转换。 6. **立体匹配**：在计算视差图时，需要解决“立体匹配”问题，即找到最佳的一对匹配特征点。这通常通过成本聚合和动态规划方法（如SAD、SSD或 Census Transform）来实现。Matlab提供了`stereoRectify`和`stereoMatcher`函数用于进行立体匹配和参数设置。 7. **应用实例**：双目立体视觉在许多领域都有应用，如机器人导航、3D重建、自动驾驶、无人机避障等。通过Matlab实现的双目立体视觉系统，可以为这些应用提供实时的三维环境感知。 这个基于Matlab的双目立体视觉项目涉及到计算机视觉的核心技术，包括相机标定、特征检测匹配、几何变换、三角测量以及立体匹配等多个环节。对于学习和实践这一领域的开发者来说，这是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入理解和掌握相关知识。

天然化合物TUE-1和TUE-2体外抗MRSA生物被膜的研究，谭小娟，杨东婷，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)是医院医疗器械感染的主要原因之一，能在生物材料和寄主器官表面粘附、形成细菌生物被膜。传统抗生

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