Altera的时序约束培训资料，对fpga中高级开发者进行EDA设计有帮助。

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本文对常用高速器件的互连时序建立模型，并给出一般性的时序分析公式。为体现具体问题具体分析的原则，避免将公式当成万能公式，文中给出了MII 、RMII、RGMII和SPI的实例分析。实例分析中，结合使用公式分析和理论分析两种方法，以实例证明公式的局限性和两种方法的利弊。本文最后还基于这些实例分析，给出了SDRAM和DDR SDRAM等布线的一般性原则。

链路预测是网络分析的一个重要应用，网络结构在真实场景中随时间发生演变，节点间会产生新的联系或者终止连接，从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力，提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法，即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到，以反映节点在向量空间中的变化规律，同时结合节点间的高阶邻近特性，生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构。在真实数据集上的实验结果表明，与TNE、DHPE等算法相比，该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升，适用于大规模的动态网络。

对数收益率时序图 da<-read.table("m-ibmsp-2611.txt",header=T) #读入数据 ibm<-log(da$ibm+1) #转换成IBM股票的对数收益率 sp=log(da$sp+1) #转换成标普综合指数的对数收益率 tdx=c(1:nrow(da))/12+1926 #产生时间指数 par(mfcol=c(2,1)) #将作图区域分为两行一列 plot(tdx,ibm,xlab="year",ylab="lrtn",type="l") #作IBM对数收益率图 title(main=' (a) IBM returns') #给出图标题 plot(tdx,sp,xlab="year",ylab="lrtn",type="l") #作标普指数对数收益率图 title(main=' (b) SP index') #给出图标题

详细总结了VGA时序，接口参数，并在逐步递进的过程中详细描述了如何用示波器测试VGA信号以及参数分析

画时序图的小工具~