FPGA 开发 - 状态机实验与计数器实验 本文将对 FPGA 开发中的状态机实验和计数器实验进行详细讲解，涵盖实验的设计、实现和仿真等方面。 一、状态机实验 状态机是数字电路设计中的一种重要组件，用于描述系统的状态变化。状态机实验的目标是学习状态机的 VHDL 语言描述方式，以及状态机的单线程和多线程描述方法。 实验步骤： 1. 建立工程：新建一个 lab7 工程，用于实验状态机的设计和实现。 2. 定义输入输出口：定义输入输出口，包括复位有效信号 RESET、高电平信号等。 3. 编写 VHDL 代码：编写 VHDL 代码，定义状态机的状态和转换关系。例如，定义枚举类型 CNTRL_STATE，用于描述状态机的状态。 状态机的 VHDL 语言描述方式： 在 VHDL 语言中，状态机可以使用 Process 语句描述。Process 语句可以用来描述状态机的状态转换关系。例如： ```vhdl Process (CLK, RESET) Begin If RESET = '1' Then CURR_STATE <= S0_INIT; ELSIF CLK'Event AND CLK = '1' Then CASE CURR_STATE IS When S0_INIT => CURR_STATE <= S1_FETCH; When S1_FETCH => CURR_STATE <= S2_ALU; ... End CASE; End IF; End Process; ``` 4. 验证功能的正确性：新建 Test Bench，用于验证状态机的正确性。Test Bench 中可以对状态机进行仿真，查看状态机的状态转换关系。 二、计数器实验 计数器实验的目标是将之前实现的计数器子模块合并起来，完成计数器的顶层模块 SIMPLE_CALC。 实验步骤： 1. 新建工程：新建一个 lab8 工程，用于实验计数器的设计和实现。 2. 导入源文件：通过 Project->Add Copy of Sourse 导入 lab3、lab5、lab6、lab7 中完成的内容。 3. 修改 MEM 模块：修改 MEM 模块，用于存储计数器的值。 4. 编写顶层模块：编写 VHDL 代码，定义顶层模块 SIMPLE_CALC。 5. 仿真：新建 Test Bench，用于验证计数器的正确性。 计数器的 VHDL 语言描述方式： 在 VHDL 语言中，计数器可以使用计数器子模块来实现。例如： ```vhdl Entity SIMPLE_CALC IS Port (CLK, RESET : IN STD_LOGIC; COUNT : OUT STD_LOGIC_VECTOR(3 downto 0)); End Entity; Architecture Behavioral OF SIMPLE_CALC IS Signal COUNT_REG : STD_LOGIC_VECTOR(3 downto 0); Begin Process (CLK, RESET) Begin If RESET = '1' Then COUNT_REG <= (Others => '0'); ELSIF CLK'Event AND CLK = '1' Then COUNT_REG <= COUNT_REG + 1; End IF; End Process; COUNT <= COUNT_REG; End Behavioral; ``` 资源利用情况： 在 FPGA 开发中，资源利用情况是非常重要的。通过对状态机和计数器的实验，可以了解 FPGA 的资源利用情况，包括最高工作频率、资源占用率等。 在实验中，我们可以使用 Vivado 等开发工具来进行资源分析，了解 FPGA 的资源利用情况。 状态机实验和计数器实验是 FPGA 开发中的重要组件，可以帮助我们学习状态机的 VHDL 语言描述方式，以及状态机的单线程和多线程描述方法。此外，还可以了解 FPGA 的资源利用情况，提高 FPGA 开发的效率和质量。

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

最小二乘法拟合一元四次方程程序(VB6.0代码编写) 本程序是采用最小二乘法拟合，得出方程的五个系数，本人还有直线拟合程序、一元三次方程拟合程序。等。其中直线拟合和一元三次 方程拟合还可以显示曲线，坐标轴等 一元四次拟合方程程序是,通过最小二乘法，四次拟合，准确算出一元四次方程的系数。 通过最小二乘法，三次拟合，生成准确的性能图线，对VB开发者将是不可多得的源代码。 注意：文件夹中有"载入数据.txt" QQ223857666勾月

给出了螺旋型手性分子薄膜表面反射方向的圆二向色性的谐波强度表示式,分析了谐波的强度与手性分子的取向、分子的螺距和半径等结构参数的关系,给出了数值模拟结果.发现在入射光强一定的情况下,谐波强度在螺距和半径的取值范围内分别存在着最大值,以及螺距与半径之间满足的关系式随分子取向角的变化而不同.

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AutoCAD二次开发 ObjectARX侧边工具栏示例，在CAD2010上实现的屏幕菜单 此例子从CAdUiPaletteSet类派生，仅用于学习参考。

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在STM32L151C8T6D开发板上，利用STM32CubeMX和Keil5协同开发，完成以下的功能： 【1】将ADC_IN0设置为12位ADC，右对齐，启用中断。 【2】分别用查询和中断这2种方式，每隔0.5秒采样一次ADC的数据。 【3】将每次读取到的ADC采样值转换为对应电压值，发送到上位机。 【4】LED1作为采样指示灯，在ADC转换过程中点亮，其余时间熄灭。

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