条理清晰，易懂易学，体现了作者丰富的教学实践经验和宽泛的专业知识面，从不同侧面介绍了数字电路的基本概念、基本原理和基本分析方法，并给出了许多实际电路应用及其故障诊断的例子，能够满足大多数读者的需求，使其在数字电路课程的学习中获益最大。《国外电子与通信教材系列?数字电路简明教程》提供了大量习题，能够为读者打下坚实的基础。

内有详细注释

Regx_to_Nfa 一个使用Thompson构造将正则表达式转换为非确定性有限自动机（NFA）的c ++程序。 此外，它被简化为确定性有限自动机（DFA），并且有一个函数可用于检查属于给定正则表达式的各种字符串。 做得更好:) PS：-不久将上传代码的详细说明。

THOMPSON 算法的实现.doc

19.3 for循环的循环边界是变量时处理方法 当循环边界是变量时会引发一些问题。首先 Vivado HLS 无法确定 loop latency 是多少， 进而就无法确定函数的 latency，此时相应的 latency 会用问号作为标记。 对于这种情况有 3 种处理方式：  用Tripcount指令  将循环边界的数据类型声明为ap_int（也可以使用ap_uint，但 是当循环变量是i—的时候会出问题，当减到负数后仍然会被识别为正 数）  在C代码中可以使用assert宏 （1）用 Tripcount 指令 图 19-12 使用 Tripcount 及其结果 Tripcount 指令会指定循环边界的最值，这样就把循环边界确定在一个范围内了， 在综合报告中各项参数就会以相应的范围来表示而不会出现问号了。Tripcount 指令只 会影响到综合报告的显示而不会影响到综合的 RTL 代码的结果。

霍维茨汤姆森估计量。Horvitz-Thompson Estimator. 用于不等概不放回抽样的总体量估计。

该函数接受一个向量或矩阵，并使用 Thopson's Tau 方法检测向量/矩阵中的离群值，该方法基于每个记录与整个向量/矩阵的平均值的绝对偏差，并用 NaN 填充离群值返回的输出。 输入向量 (m) 或矩阵 (m*n) 中的记录数与输入向量/矩阵的标准偏差 (std) 相对应的 Thompson Tau 值的大小是决定是否有任何记录在离群值。 去除每个异常值后，再次计算平均值、标准差和汤普森 Tau (tau*std) 的大小。 如果输入是矩阵，它将在检测异常值之前转换为向量，但是，输出将是一个与输入具有相同 m*n 维的矩阵。 异常值的索引也将被返回，如果输入是一个向量，索引向量也将是一个向量，但是，如果输入是一个矩阵，异常值索引将在显示 i,j 的两列矩阵中返回异常值的索引（见下面的例子）。 --输入： X0：包含异常值的输入向量或矩阵num_outliers: 应该从输入向量/矩

对于向量，REMOVEOUTLIERS(datain) 删除 datain 中被视为 Thompson Tau 方法定义的异常值的元素。 这适用于任何长度超过三个元素的数据向量，没有上限（运行脚本的机器除外）。 此外，输出向量按升序排序。

给定一个样本，该例程会查找异常值并返回在输入向量中标识它们的索引。 该例程允许指定临界概率（alpha，默认值为 0.01 = 1%），可以管理 NaN，并且默认情况下，它使用对异常值具有鲁棒性的统计数据（双权重），因为样本均值和标准偏差不是。 如果需要，还会创建一个显示数据值和异常值的图。 测量不确定性（第一部分，ASME PTC 19.1 1998）推荐使用修正的 Thompson's Tau 来区分一组重复测量中的异常值。 像往常一样，建议的 alpha 从 0.1（表示所有中等可疑的异常值）到 0.01（仅表示较大的可疑值）甚至更小（允许甚至非常大的值并仅表示较大的值）。 要获得您正在寻找的结果，您可以调整 alpha； 否则，如果预计数据非常偏斜，则必须使用另一个测试或通过非线性变换来变换数据。 已实现的版本可以使用或不使用统计工具箱，但在最后一种情况下，alpha 的值

十年成长皆赖“以客为尊”——飞兆半导体总裁兼首席执行官Mark Thompson专访.pdf