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UART DUT 介绍、验证功能点提取、UVM 验证代码介绍、Debug 过程和联调过程、覆盖率收集等 UART（Universal Asynchronous Receiver-Transmitter）是一种异步全双工串行通信协议，将要传输的数据在串行通信与并行通信之间进行转换。作为把并行输入信号转成串行输出信号的芯片，UART 通常被集成于其他通讯接口的连结上，其工作原理是将数据的二进制位一位一位地进行传输。 DUT（Device Under Test）功能理解：DUT design Spec 如左图所示，DUT 有两种执行方式，一种是对外围设备接收的数据进行串行到并行的转换（RX 方向）；另一种是对传输到外围的数据进行并行到串行的转换（TX 方向）。 DUT 模块理解： 1. APB interface：实现接口信号的解码，用于访问状态，配置寄存器，接收，发送数据到 FIFO。 2. transmit FIFO：8 位宽，16 位深，用于存储从 APB interface 中写入的数据，直到数据被传输逻辑读走，该 FIFO 可以被 disable，使其成为单字节寄存器。 3. receive FIFO：12 位宽，16 位深，用于存储上行端接收的数据以及错误位信息，直到数据被 APB 接口读走，该 FIFO 可以被 disable，使其成为单字节寄存器。 4. transmitter：将传输 FIFO 中的数据实现并行到串行的转换。 5. receiver：将对外围设备数据进行串行到并向的转换，同时还会执行溢出，奇偶校验，frame 错误检测和中断检测，并将其写入到 receive FIFO。 6. 波特率发生器：包含自由运行的计数器，产生内部 x16 时钟和 Baud16 信号。Baud16 是 UART 发射和接收控制提供定时信息。 7. interrupt generation：该控制器在每个外围设备的基础上实现另一级别的屏蔽，这样，全局的中断服务例程可以从系统中断服务器中读取。 UARTLCR_H 寄存器内部宽 29 位，但外部通过 AMBA APB 总线通过三次写入寄存器位置 UARTLCR_H、UARTIBRD 和 UARTFBRD 进行访问。UARTLCR_H 定义了传输参数、字长、缓冲区模式、传输停止位数、奇偶校验模式和中断生成。 波特率配置：波特率除数是由 16 位整数和 6 位小数部分组成的 22 位数字。波特率生成器使用该值来确定位周期。波特率除数 = UARTCLK /（16xBaud Rate）= BRDI + BRDF，其中 BRDI 是整数部分，BRDF 是小数点分隔的小数部分小数 m = integer（BRDF*2^n + 0.5）生成内部时钟启用信号 Baud16，它是一个 UARTCLK 宽脉冲流，平均频率为所需波特率的 16 倍。然后将该信号除以 16，得到传输时钟。 数据传输和接收：对于传输，数据被写入传输 FIFO。如果 UART 已启用，则会导致数据帧开始使用 UARTLCR_H 中指定的参数进行传输。数据继续传输，直到传输 FIFO 中没有数据为止。一旦数据写入传输 FIFO（即 FIFO 非空），BUSY 信号就会变高，并在传输数据时保持高电平。只有当传输 FIFO 为空，并且最后一个字符（包括停止位）已从移位寄存器传输时，BUSY 才被否定。即使 UART 可能不再启用，也可以将 BUSY 断言为 HIGH。 当接收器空闲为 idle 时（UARTRXD 连续 1，处于标记状态）且在数据输入上检测到低电平（已接收到起始位）时，接收计数器（时钟由 Baud16 启用）开始运行，并在正常 UART 模式下在该计数器的第八个周期对数据进行采样。如果 UARTRXD 在 Baud16 的第八个周期上仍然处于低位，则起始位有效，否则会检测到错误的起始位并将其忽略。如果起始位有效，则根据数据字符的编程长度，在 Baud16 的每 16 个周期（即一个位周期之后）对连续数据位进行采样。如果启用了奇偶校验模式，则检查奇偶校验位。如果 UARTRXD 高，则确认有效的停止位，否则会发生帧错误。 UART 读写时序： * UART 读写时序图 * UART 数据帧格式 起始位：发送 1 位逻辑 0（低电平），开始传输数据。 数据位：可以是 5~8 位的数据，先发低位，再发高位，一般常见的就是 8 位（1 个字节），其他的如 7 位的 ASCII 码。 校验位：奇偶校验，将数据位加上校验位，1 的位数为偶数（偶校验），1 的位数为奇数（奇校验）。 停止位：停止位是数据传输结束的标志，可以是 1/2 位的逻辑 1（高电平）。 空闲位：空闲时数据线为高电平状态，代表无数据。 UVM 验证代码介绍： * UVM 验证环境搭建 * UVM 验证用例编写 * UVM 验证结果分析 Debug 过程和联调过程： * Debug 工具选择 * Debug 过程 * 联调过程 覆盖率收集： * 代码覆盖率收集 * 数据覆盖率收集 * FSM 覆盖率收集 通过对 UART DUT 的介绍、验证功能点提取、UVM 验证代码介绍、Debug 过程和联调过程、覆盖率收集等，我们可以更好地了解 UART 模块的工作原理和验证方法，并提高我们对 UART 模块的设计和验证能力。

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【C++代码生成器】 C++代码生成器是一种工具，它使用编程语言（在这个案例中是Python）来自动生成C++源代码。这样的工具在软件工程中非常有用，尤其是在需要大量重复或结构化代码时，可以极大地提高开发效率，减少人为错误，并促进代码的标准化。 C++是一种静态类型、编译式的、通用的、大小写敏感的、不仅支持面向过程的编程，也支持面向对象的编程的程序设计语言。它的设计融合了Simula的面向对象特性与C语言的效率，因此C++代码通常比其他高级语言更底层，具有更高的性能，但同时也对程序员的要求更高。 Python作为生成C++代码的工具语言，有以下优点： 1. **易读性**：Python的语法简洁明了，易于理解和编写。 2. **动态类型**：Python的动态类型系统使得快速开发和原型设计变得简单。 3. **丰富的库支持**：Python有许多用于文本处理和生成的库，如`string`模块，`textwrap`模块等，可以方便地用来构造C++代码。 4. **跨平台**：Python可以在多个操作系统上运行，这意味着生成的C++代码生成器也可应用于多种环境。 【Python实现C++代码生成器】 使用Python编写C++代码生成器通常包括以下几个步骤： 1. **定义模板**：定义C++代码的基本结构和模式，这些模板可以是字符串或者使用模板库（如Jinja2）创建的模板文件。 2. **数据结构**：创建数据结构来存储要生成的C++类或函数的相关信息，如类名、成员变量、方法等。 3. **逻辑处理**：编写Python代码来处理数据，根据输入生成相应的C++代码。 4. **输出生成**：将生成的C++代码写入到文件中，这通常通过Python的`open()`函数和`write()`方法完成。 例如，`make_cpp_class`可能是一个Python脚本，用于根据输入的参数生成C++类的代码。这个脚本可能接收类名、成员变量列表和方法签名作为输入，然后将这些信息插入到预定义的C++类模板中。 一个简单的C++类模板可能如下所示： ```cpp class {{class_name}} { public: {% for var in variables %} {{var.type}} {{var.name}}; {% endfor %} {% for method in methods %} {{method.return_type}} {{method.name}}({{method.parameters}}); {% endfor %} }; ``` Python脚本会解析输入，替换模板中的占位符，生成类似下面的C++代码： ```cpp class MyClass { public: int myInt; std::string myString; void print()(); }; ``` 这样的工具在大型项目或者需要快速构建框架时尤其有用，能够帮助开发者快速搭建基础架构，从而专注于业务逻辑的实现。 C++代码生成器利用Python的灵活性和表达力，为C++开发提供了便利。它们降低了手动编写重复代码的工作量，提高了代码质量，并且有助于维护代码的一致性。通过深入理解这两种语言，开发者可以更好地利用这种组合来提升工作效率。

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bln128 椭圆曲线 256位模乘算子 verilogHDL 源代码。全流水线架构，流水级数为40个CLK。DSP48资源使用量180个左右。

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RRTStar（Rapidly-exploring Random Tree Star）是一种路径规划算法，它是RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的改进版本。RRTStar算法的主要特征在于它能够快速地找出初始路径，并随着采样点的增加，不断地对路径进行优化，直至找到目标点或达到设定的最大循环次数。 RRTStar算法通过在三维空间中构建一棵随机树，并不断扩展树的边界，逐步逼近目标点。算法采用了启发式函数和重新布线策略来提高规划效率和路径质量。启发式函数用于估计当前节点与目标点之间的距离，引导树的扩展方向。而重新布线策略则用于优化树的结构，避免树的过早收敛，形成更平滑的路径。 此外，RRTStar算法是渐进优化的，即随着迭代次数的增加，得出的路径会逐渐优化，但它在有限的时间内无法得出最优路径。这种算法对于解决无人机三维路径规划问题特别有效，能够快速生成可行且平滑的避障路径。总的来说，RRTStar算法通过引入启发式函数和重新布线策略，有效地提升了路径规划的效率和质量，是一种有效的路径规划方法。