本书由吴厚航编著，深入浅出地介绍了FPGA时序约束相关的理论知识，对于FPGA时序分析提供了丰富的实践案例分析。作者结合自己近十五年的FPGA开发经验，首先介绍了时序约束的基本概念，接着详细阐述了时序分析理论中的基本时序路径，并从时钟、建立时间、保持时间等方面入手，深入讲解了主时钟约束、虚拟时钟约束、时钟特性约束、衍生时钟约束、I/O接口约束、多周期约束、虚假路径约束、最大/最小延时约束等。书中不仅解释了相关理论和约束语法，还提供了大量的语法使用实例、工具使用实例以及工程应用实例，让读者能够在理论学习的同时，掌握实际操作的技巧。 本书强调，时序约束与分析是FPGA开发设计过程中必须掌握的高级技能，通过理论与实践的结合，读者能够快速掌握并有效应用于FPGA的学习与开发中。对于从事FPGA开发的工程师或研究人员而言，本书既是一本实用的参考书，也适合作为高等院校相关专业FPGA课程的教材。书中附有清华大学出版社防伪标签，确保了书籍的正版性，提醒读者注意防伪，防止侵权行为。 书中内容详细介绍了FPGA从1984年诞生至今的发展历程，包括集成处理器的Zynq系列平台，2018年推出的ACAP平台，2019年推出的Vitis开放工具链。Xilinx作为FPGA器件和EDA工具技术的引领者，近年来推出了Vitis和Alveo等计算加速平台，使得软件开发者无需FPGA开发经验即可在Xilinx自适应计算平台上进行应用开发。Vivado ML 2021版本中加入了机器学习算法，帮助开发者更好地完成复杂的布局布线和时序分析。这本书不是要传达FPGA开发将与软件开发完全相同，而是强调在技术进步和工具智能化的背景下，FPGA开发者需要了解并掌握时序约束与分析的重要性，以适应未来的技术挑战。 本书的出版信息显示，它是由清华大学出版社出版，属于清华开发者书库系列。本书封面贴有防伪标签，确保了销售的合法性，防止盗版。图书在版编目数据、责任编纂、封面设计、校对和印制等信息也被详细记录。书籍的详细信息，如ISBN编号、责任编纂、封面设计、校对和印制等，都有记录，确保了这本书的专业性和可靠性。 本书的序言部分也强调了Xilinx在FPGA器件和EDA工具技术上的引领作用，以及随着Vitis和Alveo等计算加速平台的推出，FPGA开发变得更加友好和智能化。Xilinx的Vivado ML工具引入了机器学习算法，为开发者提供了更好的支持，但这也提醒FPGA开发者，即便工具越来越先进，了解和掌握时序约束与分析的技能依旧至关重要。 本书内容丰富，适合不同层次的FPGA学习者和开发人员，是一本不可多得的时序分析和约束指南。通过阅读本书，读者将能够全面理解时序约束的理论基础，并通过案例分析学习到如何在实际工作中应用这些知识。书籍的结构安排合理，从基础理论到实际应用，循序渐进，使得复杂抽象的时序约束问题变得易于理解。作者和推荐者均为业内专家，他们的推荐无疑增加了本书的权威性，读者可以放心参考和学习。

本文详细介绍了使用粒子群算法（PSO）求解带约束优化问题的原理及Python实现。通过罚函数法将约束优化问题转化为无约束问题，具体包括约束惩罚项的计算、归一化处理以及粒子优劣比较规则。文章提供了完整的Python代码实现，涵盖初始化参数、适应度函数和约束惩罚项计算、粒子速度和位置更新、历史最优位置更新等关键步骤。最后通过一个具体算例展示了算法的应用，包括目标函数和约束条件的定义、迭代过程的可视化以及最优解的获取。该实现能够有效处理包含等式和不等式约束的优化问题，为工程优化问题提供了实用解决方案。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种群体智能优化方法，它通过模拟鸟群的觅食行为来寻找最优解。在处理约束优化问题时，PSO需要对基本算法进行适当的修改以适应约束条件的存在。罚函数法是处理约束优化问题的常用技术之一，它通过对目标函数增加一个与违反约束程度相关的惩罚项，从而将原问题转化为无约束问题。 在PSO的罚函数法中，首先需要计算约束惩罚项，这通常涉及到对违反的每个约束进行度量，并将这些度量累加或组合起来形成一个总惩罚项。需要对约束惩罚项进行归一化处理，以确保惩罚项与目标函数在量级上具有一致性，便于在优化过程中进行统一评价和比较。在粒子群算法中，每个粒子代表优化问题的一个潜在解，粒子的速度和位置代表解的搜索方向和当前值。为了在约束优化问题中应用PSO，需要定义一个适应度函数，该函数需要综合考虑目标函数值和约束惩罚项的大小。 在粒子群算法的每次迭代中，首先会根据个体经验和社会经验来更新粒子的速度和位置，然后计算每个粒子的适应度值。如果某个粒子的适应度值有所提高，就会更新该粒子的历史最优位置，并可能更新全局最优解。粒子的位置更新通常受到速度的限制，并且在算法的设计中可能包括位置的边界处理机制，确保粒子在定义好的搜索空间内移动。 在Python实现中，关键步骤包括初始化粒子的位置和速度参数，定义适应度函数和约束惩罚项的计算方法，以及更新粒子速度和位置的算法。完整的代码实现会涉及到对这些关键步骤的编程，确保算法可以按照预定的规则进行迭代并最终收敛到最优解。 算例演示是理解PSO算法应用的重要组成部分。通过一个具体的优化问题定义，可以展示如何在Python中实现PSO算法的各个部分，并通过可视化迭代过程和最终的解，直观地理解算法的工作原理和效能。这样的算例不仅帮助读者理解算法的执行流程，还能够验证算法的正确性和有效性。 总体而言，粒子群算法结合罚函数法，为解决工程领域中广泛存在的各种约束优化问题提供了一种行之有效的算法框架。通过Python编程语言的实现，这一框架得到了广泛的应用和验证，为工程优化问题的求解提供了实用的解决方案。

Matlab分布鲁棒优化程序：基于Wasserstein距离的能源调度与储备调配联合机会约束实现,matlab分布鲁棒优化程序，复现《energy and reserve dispatch with distribution ally robust joint chance constraints》。 是学习wasserstein 距离 分布鲁棒的好程序。 注释清楚，程序运行结果正确。 理论部分还有公式自己的推导。 文章是基于综合能源的分布鲁棒优化，很好的代码资料。 ,matlab;分布鲁棒优化;wasserstein距离;综合能源;联合机会约束;程序运行结果正确;理论推导;好代码资料,综合能源的分布鲁棒优化Matlab程序：含Wasserstein距离理论推导与实践验证

内容概要：本文深入探讨了FPGA开发中的时序约束和跨时钟域（CDC）设计，旨在帮助开发者避免常见时序陷阱。文章首先介绍了时序约束的基础概念，如建立时间、保持时间、时钟偏斜和时钟抖动。接着详细描述了完整的Vivado时序约束设计流程，包括定义主时钟、生成时钟、设置输入/输出延迟以及添加时序例外。对于跨时钟域设计，文章比较了双触发器、握手协议和异步FIFO三种同步方法，并提供了具体实现代码。最后，文章讲解了时序分析与优化技巧，如关键路径优化、寄存器复制等，并总结了最佳实践和避坑指南。 适合人群：具备一定FPGA开发基础的研发人员，尤其是对时序约束和跨时钟域设计有需求的工程师。 使用场景及目标：①掌握Vivado环境下正确的时钟约束方法；②实现可靠的跨时钟域同步，确保数据传输的稳定性；③分析和解决时序违规问题，提高设计的可靠性；④避免常见的CDC设计陷阱，提升设计质量。 阅读建议：建议读者在学习过程中结合实际项目进行实践，重点关注时序约束的具体设置和跨时钟域同步的实现细节，同时利用Vivado提供的工具进行时序分析和优化。

提出了基于Smooth+LCI的拟二维反演方法,根据Tikhonov正则化反演理论以及横向约束理论LCI,利用Smooth反演法,通过二维阵列式线圈的工作模式,将所有核磁信号从一侧产生横向和纵向的LCI平滑过渡,实现了核磁共振拟二维反演。相比传统的反演法,得到对中、深层更精准的含水层位置和含水量信息,稳定性更好。

目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

路径优化解析：TEB算法实现路径规划及代码深度解读——涵盖优化算法、速度约束与避障策略,路径优化解析：TEB算法实现路径规划及代码深度分析，兼顾速度约束与避障机制，附matlab程序包,TEB算法原理与代码分析 详细文档+代码分析+matlab程序包 这段代码看起来是一个路径规划算法的实现。它使用了优化算法来寻找从起点到终点的最优路径，考虑了速度约束、运动学约束和障碍物避障。 首先，代码定义了起点和终点的位置，以及障碍物的位置（如果有）。然后，它设置了一些参数，如路径中的中间状态顶点数量N、最大速度MAX_V和时间步长dT。 接下来，代码初始化了一个状态向量x0，用于存储路径规划的初始解。它根据起点和终点的位置，以及N的数量，计算了中间状态顶点的位置和朝向，并将它们存储在x0中。同时，它还计算了每个状态顶点之间的时间间隔dT，并将其存储在x0中。 然后，代码使用优化算法（fminunc函数）来最小化一个成本函数（CostTEBFun函数）。这个成本函数考虑了时间最小约束、速度约束、运动学约束和障碍物避障。优化算法将调整状态向量x0的值，以找到使成本函数最小化的最优解x。 最后，

Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Vivado时序约束手册2024.1版是一份专注于Xilinx Vivado设计套件的使用指南，它详细介绍了在使用该工具时应如何设置和应用时序约束，以及I/O和网表的物理约束。手册以AMD公司的Adaptive Computing环境为背景，体现了公司对于包容性语言的重视。AMD致力于移除产品和相关资料中的非包容性语言，以创造一个欢迎所有员工、客户和合作伙伴的环境。在行业标准不断演进的同时，AMD正努力更新老产品，去除可能排除某些人群或强化历史偏见的用语。 手册内容详尽，首先介绍了如何从UCF约束迁移到XDC约束，然后引导用户通过设计流程来浏览内容，对XDC约束做了系统性的解释，并讨论了约束方法论。在组织和排序约束方面，手册提供了推荐的实践，帮助用户有效地管理和输入约束。具体到约束的输入方法，手册不仅包括了创建综合约束和实现约束的步骤，还涉及了在设计过程中如何根据不同的设计阶段来应用这些约束。 Vivado时序约束手册2024.1版对于任何使用Vivado工具进行FPGA或ASIC设计的工程师来说都是一个宝贵的资源。它不仅帮助工程师掌握如何正确使用Vivado约束，还通过实际操作的示例来强化学习。尽管手册中可能会包含一些通过OCR扫描识别出的错误或遗漏，但这些不影响其整体的可用性和价值。 这份手册对于设计者来说是一份全面的参考资料，尤其对那些希望深入理解Xilinx Vivado环境下的时序约束和物理约束的专业人士。通过对该手册的学习，用户将能够提高设计效率，确保设计结果满足时序和物理上的要求，最终实现更高质量的硬件设计。

机械臂轨迹规划算法的研究进展，重点讨论了鲸鱼算法在353多项式时间最优解法中的应用，并对其进行了改进。文章首先概述了机械臂轨迹规划的重要性和挑战，接着深入探讨了鲸鱼算法的基本原理及其在多项式优化中的应用。随后，文章提出了时间最优轨迹规划的目标，并展示了鲸鱼算法在此方面的优势。此外，还对原始鲸鱼优化算法和改进后的版本进行了对比分析，突出了改进算法在处理复杂问题时的优越性能。最后，文章提供了带约束条件的Matlab源码实现，以便读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：从事机器人技术、自动化控制、机械臂轨迹规划等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解机械臂轨迹规划算法及其优化方法的研究人员，特别是那些希望通过Matlab实现具体算法并进行实验验证的人群。目标是掌握鲸鱼算法及其改进版本的应用技巧，提高机械臂运动轨迹规划的效率和准确性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者将理论知识转化为实际操作技能。同时，通过对不同算法的对比分析，可以帮助读者选择最适合特定应用场景的优化方法。