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2026-08-05
西北大学电子信息类硕士就业情况与去向分析-详细版目录一、总体概览：就业率与规模二、行业分布：硬科技引领，多领域协同三、单位性质：国企龙头与科技巨头并重1. 国有企业（45.6%） 2. 科技龙头企业（36.4%） 3. 科研设计单位（10.3%）四、地域分布：聚焦产业高地，本地深耕与全国辐射并重五、专业对口率：人岗精准匹配六、电子信息类（843）考研与就业联动七、总结一、总体概览：就业率与规模西北大学肇始于1902年的陕西大学堂和京师大学堂速成科仕学馆。1912年始称西北大学，为国家"211工程"重点建设高校和"双一流"学科建设高校，目前2022~2025届三届硕士毕业生共计997人，总体就业率达到96.7%，专业对口率高达94.8%。西北大学的电子信息学院与计算机学院的整体数据表明，毕业生继续攻读学位占比超40%，就业率稳定在95%左右。大量入职国家级研究院所、大型银行、政府机关；华为、阿里、京东、腾讯、字节跳动、百度等大型IT企业，市场认可度高。 pmTmrI1.png图片二、行业分布：硬科技引领，多领域协同从行业流向来看，西北大学电子信息类硕士毕业生的就业呈现"硬科技引领、多领域协同"的高质量格局，核心领域就业占比突出：行业领域占比主要去向单位信息传输、软件和信息技术服务业38.4%华为、腾讯、百度、阿里、字节跳动制造业（含高端电子制造）33.0%比亚迪、北方华创、半导体/集成电路企业科学研究和技术服务业12.5%中国电科38所/39所、航天科技集团金融业8.8%中国银行、工商银行、中信银行（技术岗）电力、能源、交通业4.35%国家电网、中国电力科学研究院、大秦铁路公共管理、国防军工3.9%中国人民银行、太原卫星发射中心、陕西省委组织部教育业3.2%山东大学、火箭军工程大学、北京理工大学值得关注的是，83.9%的毕业生进入了信息技术和先进制造两大核心产业，100%覆盖"十四五"战略性新兴产业。特别是在半导体、集成电路、量子技术（芯动微电子）、智能驾驶（上海引望智能）等前沿领域，就业占比显著提升，既体现了行业发展方向，也彰显了我校人才培养对高端岗位的前瞻性适配。三、单位性质：国企龙头与科技巨头并重从就业单位性质来看，西北大学电子信息类硕士毕业生的去向呈现"三足鼎立"格局： 1. 国有企业（45.6%）涵盖中国航天科技集团、国家电网、中国移动等重点国企，为毕业生提供稳定编制、完善福利及清晰的职业晋升通道。 2. 科技龙头企业（36.4%）以华为、比亚迪、腾讯、阿里、字节跳动、百度、京东等为核心，这类企业技术研发投入大、成长速度快、薪资竞争力突出。据考研经验分享平台的信息，毕业生年薪范围大致在15W至60W之间，高的可达50-60W，低的约18W。 3. 科研设计单位（10.3%）包括中国电科38所/39所、航天771所、中煤科工研究院等权威科研机构，8.7%的毕业生直接参与国家级科研项目。整体来看，82.0%的毕业生入职优质国企或行业龙头企业，形成了"稳定保障与成长空间兼具"的高质量就业格局。四、地域分布：聚焦产业高地，本地深耕与全国辐射并重就业地域呈现"本地深耕、全国辐射、聚焦高地"的三维布局：就业地域占比产业聚集区陕西省西安市53.2%高新区（半导体）、雁塔区（IT产业）北京市15.0%海淀区（互联网）、朝阳区（金融）广东省（深圳、广州）11.0%南山区（腾讯）、坪山区（比亚迪）上海市4.35%浦东新区（芯片设计）其他新一线城市3.52%成都、南京、杭州、苏州87.1%的毕业生选择在西安、北京、深圳、上海等经济发达城市就业。西安作为西部科技核心城市，高新区和雁塔区集聚了大量优质企业，为毕业生提供了"产业绑定+生活便利"的独特优势。而长三角、珠三角地区的就业占比也在显著提升。五、专业对口率：人岗精准匹配专业对口率高达94.8%，绝大多数毕业生从事与所学专业直接相关的技术类、科研类岗位，具体表现为：工程技术人员占比78.4%，学院课程设置与产业实际需求高度匹配；电子信息类专业93%的毕业生任职于信息技术与制造业技术岗（如研发工程师、系统架构师、算法工程师等），头部企业覆盖率达78.9%； 87.9%的毕业生从事工程技术或科研岗位。六、电子信息类（843）考研与就业联动对于有意报考西北大学电子信息类硕士的同学，以下信息值得参考：招生规模：新一代电子信息技术（专硕）每年约120人，电子科学与技术（学硕）约20人，信息与通信工程（学硕）约20人；复试分数线：近年来基本为国家线或略高于国家线，报考性价比突出；就业认可度：西北大学在西安及全国大厂就业认可度较高，"学长学姐去华为、中兴、各大银行的都有"。更多电子信息考研与就业资讯，可关注微信公众号：843电子信息站图片七、总结综合来看，西北大学电子信息类专业硕士就业呈现以下鲜明特征：就业率高：总体就业率96.7%，处于较高水平；行业聚焦：信息技术与先进制造两大核心产业吸纳超八成毕业生；单位优质：超八成入职国企或行业龙头，科研单位占比可观；地域集中：近九成在经济发达城市就业，西安本地优势明显；对口精准：94.8%的专业对口率确保了人才培养与市场需求的高效衔接；薪资竞争力强：年薪区间15W-60W，技术岗与科研岗价值凸显。对于电子信息领域的考研学子而言，西北大学凭借其211平台、扎实的学科基础、较高的就业质量以及相对友好的报考门槛，无疑是一个性价比突出的选择。而对于即将毕业的硕士生来说，无论是选择深耕技术、投身科研，还是进入金融、国防等交叉领域，西北大学都提供了坚实的跳板与广阔的舞台。本文数据主要来源于西北大学2023-2025届硕士就业质量报告及互联网相关公开信息，仅供参考。

我的随笔 # 随笔

刘航宇 2天前
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在FPGA上部署轻量BP神经网络-Python与Verilog：信号检测实战目录储备知识：一、背景：为什么要在FPGA上跑神经网络？二、系统整体架构三、神经网络模型设计：极致轻量四、FPGA硬件实现详解4.1 串并转换模块（Serial-to-Parallel 4.2 数据归一化模块 4.3 隐藏层神经元模块（核心计算单元） 4.4 ReLU激活函数模块 4.5 输出层神经元模块 4.6 阈值判断模块五、关键优化技巧5.1 归一化的"逆向"处理 5.2 权值二值化（BWN）降低功耗 5.3 亚稳态消除六、实验结果：功耗与性能七、总结与思考 python和verilog源程序下载储备知识：我们在前文讲了BP神经网络算法和激活函数 BP神经网络算法 https://ee.ac.cn/index.php/archives/612.html 激活函数讲解 https://ee.ac.cn/index.php/archives/617.html 一、背景：为什么要在FPGA上跑神经网络？在无源物联网（Battery-free IoT）和反向散射通信（Backscatter）场景中，传统的信号检测方法（如能量检测）虽然电路简单，但无法区分同频段的多种信号，且受噪声影响大；而基于PC或GPU的深度学习方案虽然精度高，但功耗动辄数十瓦，显然无法部署在依赖能量采集的微瓦级标签上。核心矛盾在于：缺乏一种检测精度高、功耗极低（毫瓦级）、且能实时处理的解决方案。答案是将轻量级的BP神经网络部署到低功耗FPGA上，在边缘端完成信号推理。二、系统整体架构整个检测系统的链路如下：目标信号 → 天线 → 阻抗匹配 → LNA放大 → 包络检波(ENV) → ADC采样(1MSPS, 12bit) → FPGA(BP神经网络推理) → 调制控制信号在FPGA内部，BP神经网络负责识别当前输入的512点采样数据是否为目标信号的前导码（Preamble）。一旦识别成功，输出控制信号，开启后端的Backscatter调制模块。 FPGA选型：Actel IGLOO/e系列 AGLE600V5-FG484。选择它的原因是： Flash架构：上电即运行，无需外部配置芯片，适合无源系统；超低功耗：静态功耗仅0.046mW，适合能量采集场景；资源适中：13824个逻辑单元，足以容纳轻量级网络。三、神经网络模型设计：极致轻量为了在FPGA上高效部署，网络结构必须足够"轻"。本文设计的网络结构如下： pasted_1785558315326_lc6zyp.png图片层级神经元数说明输入层512对应ADC采集的一条信号的512个采样点隐藏层2仅2个神经元，大幅降低计算量输出层1二分类：是目标信号(1) / 非目标信号(0)激活函数：隐藏层和输出层均采用 ReLU。 $$f(x) = \max(0, x)$$ 选择ReLU的原因不仅是训练效果好，更重要的是硬件实现极其简单——只需一个比较器判断正负，无需计算指数或乘法，这对FPGA非常友好。 pasted_1785561816152_bsny25.png图片训练环境：TensorFlow/Keras，使用Adam优化器和MSE损失函数。在真实环境数据集上训练后，测试集识别准确率可达 95.76%。 pasted_1785561967835_yy5zgm.png图片四、FPGA硬件实现详解 FPGA内部的神经网络是一个纯推理引擎。本节按数据流方向，逐个拆解每个模块的设计思路和Verilog实现要点。 pasted_1785562098406_gf64mu.png图片整体RTL结构如下： pasted_1785563631508_f74j4w.png图片 4.1 串并转换模块（Serial-to-Parallel pasted_1785563649652_chqrj8.png图片 ADC（ADS7042）在片选信号CS拉低后，先输出2个前导0，再输出12位有效数据（D11→D0），每个数据位占用一个CLK周期。设计要点： CS和CLK由FPGA内部产生，CS每16个CLK周期拉低一次；在CS下降沿开始，用计数器对串行数据移位寄存；凑齐12位有效数据后，输出一组并行数据 adc_data[11:0]。波形图 pmhbofe.png图片 module serial_p(input data0_in,input cs,input clk,output[12:0] data0_out,input rst); reg[11:0] temp; reg[12:0] save; integer count; integer cnt; always @(negedge clk or negedge rst) begin if(!rst) begin//reset temp<=12'b000000000000; count<=-1; save<=12'b111111111111; cnt<=-1; end else if(cs&&count%16==0) begin save<={1'b0,temp}; count<=1; cnt<=cnt+1; if(cnt==512) begin cnt<=1; end end else if(cs) begin temp<=12'b0; count<=1; end else if(count<3) count<=count+1; else begin temp<={temp,data0_in}; count<=count+1; end end assign data0_out=save; endmodule 4.2 数据归一化模块问题：训练时，输入数据被归一化到 [0, 1.8]（对应ADC参考电压1.8V）。如果在FPGA中直接用除法做 Vin = adc_data / 4095 * 1.8，会消耗大量逻辑资源（FPGA做除法器代价极高）。解决方案：在软件端完成归一化，FPGA端只做整数运算。具体做法：在Python/Keras训练时，将输入数据 x 归一化为 x_norm = x / 4095 * 1.8；在提取权值时，将第一层权值 w 除以 1.8 并放大 1024 倍取整；这样FPGA输入的原始ADC值 adc_data（范围0~4095）直接与预处理后的权值相乘，等效于完成了归一化+加权。 # 创建一个自定义的回调对象 cb = MyCallback() # 以只读方式打开训练数据文件 with open('/content/work/data/data.txt') as traindata: # 读取文件内容 data = traindata.read() # 将文件内容转换为numpy数组，并将数据类型转换为float，并将数组形状调整为(47100, 2) data = np.array(list(data.split()), dtype=float).reshape((47100, 2)) # 创建一个最大最小归一化对象 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() # 归一化 data = data * (1/65535) # 以只读方式打开训练标签文件 with open('/content/work/data/label.txt') as labda: # 读取文件内容 labels = labda.read() # 将文件内容转换为numpy数组，并将数据类型转换为float，并将数组形状调整为(47100, 2) labels = np.array(list(labels.split()), dtype=float).reshape((47100, 2)) # 对data和labels进行乱序，保持它们的对应关系 # 为了保持对应关系，需要先将data和labels沿着第二个维度拼接起来，形成一个(100, 4)的数组 # 然后对这个数组进行乱序，再将它们沿着第二个维度分开，还原成data和labels data_labels = np.concatenate((data, labels), axis=1) np.random.shuffle(data_labels) data = data_labels[:, :2] labels = data_labels[:, 2:]FPGA端实现：实际上，归一化模块在FPGA中被合并到了权值预处理阶段，硬件上不需要额外的归一化电路。但为了模块化清晰，也可以显式设计一个"电压映射"模块，将12bit ADC码值转换为定点数格式：工程建议：永远不要在FPGA里做除法。所有线性变换（归一化、缩放）都应在软件端合并到权值中，FPGA只做整数乘加。 4.3 隐藏层神经元模块（核心计算单元）隐藏层的数学表达式： $$y = \text{ReLU}\left( \sum_{i=1}^{512} x_i \cdot w_i + b \right)$$ , i = 1..512 工程难点： 512次乘累加如果在一个时钟周期完成，需要512个乘法器，资源爆炸；如果纯串行完成，需要512个时钟周期，一条chirp要512×512=262144个周期，太慢。解决方案：采用串行MAC流水线 + 双缓冲FIFO 架构。设计思路：权值存储：512个权值和1个偏置在编译时以 reg [31:0] w[0:511] 形式固化在FPGA中； FIFO缓存：ADC每输出一个采样点，立即写入FIFO。FIFO深度设为16即可（只要保证不溢出），因为读出速度（MAC运算）和写入速度（ADC采样）基本匹配；串行MAC：每个时钟周期从FIFO读出一个数据 xi，与对应的 wi 相乘，累加到累加器 acc； 512个周期后：累加器结果加上偏置 b，送入ReLU模块。 pasted_1785563798085_32317i.png图片 FIFO波形图 pmhqDBt.png图片关键设计细节：位宽设计：输入22bit × 权值32bit = 乘法结果54bit，累加512次需要额外9bit，因此累加器至少需要 63bit。如果位宽不够，累加会溢出，导致结果完全错误。时序约束：乘法器和加法器要满足16MHz时钟的建立保持时间。如果组合逻辑延迟太大，需要插入流水线寄存器（将乘法器和加法器分两级完成）。双神经元并行：隐藏层有2个神经元，需要例化两个上述模块，各自独立的权值存储和累加器，但共享同一个FIFO输入。 4.4 ReLU激活函数模块 ReLU的硬件实现是整个网络中最简单的部分： pmhqWcj.png图片 module relu ( input wire clk, input wire rst_n, input wire [31:0] x_in, // MAC+bias结果 input wire x_valid, output reg [31:0] y_out, output reg y_valid ); always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin y_out <= 32'd0; y_valid <= 1'b0; end else begin y_valid <= x_valid; if ($signed(x_in) >= 0) y_out <= x_in; else y_out <= 32'd0; end end endmodule4.5 输出层神经元模块输出层只有1个神经元，输入是隐藏层2个神经元的输出： $$\text{output} = \text{ReLU}\left( h_1 \cdot w'_1 + h_2 \cdot w'_2 + b' \right)$$ 这个模块与隐藏层类似，但逻辑资源消耗极小。 pmhq7NT.png图片 module nerual_out( clk, rst,x1,x2,data_out ); input clk, rst; input signed[0:49] x1,x2; output signed[79:0] data_out; //<statements> //reg signed[0:28] weight[0:1]; reg signed[0:7] save,save1,save2; localparam bais=-50'd214979034352654; //localparam bais = -26'd6406874; localparam weight0 = 29'd22506522; localparam weight1 =-29'd341584992; //integer bais; integer count; always @(negedge clk or negedge rst) begin if(!rst) //reset,set values and bias begin // bais<=-50'd214979034352654; // weight[0]<=29'd22506522; // weight[1]<=-29'd341584992; save<=0; save1<=0; save2<=0; count<=0; end else begin save1<=x1*weight0; save2<=x2*weight1; count<=count+1; if(count>518) save<=save1+save2+bais;//Multiply the input by the weights and add up the results end end assign data_out=save; endmodule4.6 阈值判断模块为什么需要阈值判断？前面提到，我们在保存权值时将所有参数扩大了 1024 倍（即 $2^{10}$）。这意味着：隐藏层的输出值也被放大了约1024倍；输出层的计算结果同样被放大；原本训练时，输出层ReLU后大于0即判定为目标信号；现在由于数值被放大，不能简单以0为界，需要设定一个等效的阈值。阈值推导：原始判定边界：输出 > 0.5（二分类常用阈值）；放大后等效边界：threshold = 0.5 × 1024 × 1024 = 524288；实际上，由于隐藏层和输出层都放大了1024倍，总放大倍数为 $1024^2 = 1048576$，因此： threshold = 0.5 × 1048576 = 524288。波形图 pmhqXv9.png图片五、关键优化技巧 5.1 归一化的"逆向"处理再次强调这个最重要的优化：处理方式FPGA资源消耗推荐度FPGA内做除法（adc/4095）极高，需除法器IP❌FPGA内用移位近似除法中等，精度损失大△权值预处理（本文方法）零额外消耗✅具体做法：训练时归一化：$V_{\text{in}} = \frac{\text{adc_data}}{4095} \times 1.8$；提取权值时：$w' = \frac{w}{1.8} \times 1024$，取整； FPGA输入：直接使用原始ADC值 $x$（0~4095）；等效运算。 5.2 权值二值化（BWN）降低功耗为了进一步压缩模型、降低功耗，本文采用了 Binary-Weight-Networks (BWN) 对权值进行二值化：权值只取 +1 或 -1；引入缩放因子 α 保证量化后的权值尽可能接近原始浮点权值。二值化后，乘法运算退化为加减法或符号位判断，FPGA资源占用和动态功耗大幅下降。虽然精度略有损失，但在本场景中仍能保持97%以上的识别率。二值化乘法器的Verilog实现： // 二值化权值乘法：只需判断符号 wire signed [31:0] product; assign product = bin_weight ? x_in : -x_in; // bin_weight=1为正，0为负相比32bit×32bit的硬件乘法器，这个逻辑几乎不消耗DSP资源。 5.3 亚稳态消除 ADC数据输入和CS信号是异步信号（相对于16MHz系统时钟），必须做双级触发器同步，防止亚稳态传播： reg adc_dat_d1, adc_dat_d2; always @(posedge clk) begin adc_dat_d1 <= adc_dat; // 第一级 adc_dat_d2 <= adc_dat_d1; // 第二级（稳定后使用） end wire adc_dat_sync = adc_dat_d2;六、实验结果：功耗与性能通过 Actel Libero SOC 对FPGA各模块进行功耗仿真，结果如下：工作模式静态功耗动态功耗总功耗空闲态0.046 mW00.046 mW正常工作0.046 mW2.79 mW2.835 mWFlash*Freeze模式0.115 mW00.115 mW2.835 mW 的总功耗，对于低功耗设备来说是完全可以接受的。各子模块动态功耗分解：串并转换：0.01 mW 隐藏层神经元（含FIFO）：0.083 mW ReLU激活：0.067 mW 输出层神经元：0.067 mW 七、总结与思考本文介绍了一套完整的从算法到硬件的轻量化神经网络部署方案：算法层：针对低功耗约束，设计了512-2-1极简BP网络，避免使用CNN/RNN等重算力模型；数据层：在真实环境中采集目标信号，建立含噪样本库，并通过数据增强提升泛化能力；硬件层：基于Actel低功耗FPGA，用FIFO流水、整数运算、ReLU硬判决、权值二值化等手段，实现了毫瓦级推理；系统层：与射频前端（LNA、包络检波、ADC）紧密配合，形成完整的标签信号检测链路。可扩展性：该FPGA神经网络框架不仅可用于目标信号检测，只需更换训练数据集和权值参数，即可用于FMCW、RFID等其他射频信号的识别，具备良好的通用性。 python和verilog源程序下载

FPGA&ASIC 通信&信息处理机器学习软硬件算法 # ASIC/FPGA # 信号处理 # 机器学习 # 软件算法 # 物联网 # Python

刘航宇 6天前
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数字IC设计项目高性能FFT芯片设计（前后端全流程）本项目为数字集成电路设计基于 SMIC 0.18 μm 工艺，完成了 16 点基-4 FFT 算法的芯片级前后端全流程设计，涵盖 RTL 建模、功能仿真、逻辑综合（DC）与物理实现（ICC）。最终芯片工作频率达到 135 MHz，面积 4.6953 mm²，单次 FFT 能耗 5.25×10⁻⁶ mJ。文章末尾有芯片设计源码与项目其他文件，包含：前端RTL源码、中端DC源码脚本、后端ICC源码脚本、项目报告、参考文件等。目录一、设计规范简介1.1 功能描述 1.2 性能指标能耗计算单位面积功耗时间操作次数二、电路性能分析与结构设计2.1 性能估算面积开销运算性能吞吐率带宽工作频率 2.2 硬件结构图 2.3 流水线时序设计 2.4 时序过程三、RTL 模型与仿真验证3.1 验证方法 3.2 验证平台搭建 3.3 仿真验证结果3.3.1 功能点验证 3.3.2 第一组数据验证对比 3.3.3 测试向量 3.3.4 仿真性能统计四、逻辑综合策略与结果4.1 逻辑综合流程参数设置 4.2 逻辑综合结果时序结果面积结果功耗结果资源使用设计违例五、物理实现与结果分析5.1 ICC 设计步骤5.1.1 数据设定 (Data Setup) 5.1.2 布局规划 (Floorplanning) 5.1.3 布局 (Placement) 5.1.4 时钟树综合 (CTS) 5.1.5 布线 (Routing) 5.2 ICC 设计结果5.2.1 芯片概貌 5.2.2 时序结果 5.2.3 面积结果 5.2.4 功耗结果 5.2.5 芯片压降 5.2.6 拥塞分析 5.2.7 资源使用 5.2.8 设计违例六、设计总结6.1 遇到的主要问题 6.2 相应的解决思路 6.3 关键优化点乘法器优化（频率提升核心）七、参考资料八、项目工程下载（源码、文档和参考文献）一、设计规范简介 1.1 功能描述本次课程设计的核心目标是实现一个高能效的快速傅里叶变换（FFT）电路，具体规格如下：算法：16 点基-4 FFT 算法输入数据：实部与虚部均为 17 bit（1 bit 符号位 + 8 bit 整数位 + 8 bit 小数位）旋转因子：实部与虚部均为 8 bit（1 bit 符号位 + 7 bit 数据位）数据格式：定点数表示，如图 1 所示图 1 16 点基-4 FFT 蝶形运算原理图 pasted_1785032408236_t4qsdl.png图片图 2 数据表示方式（17 bit 输入 / 8 bit 旋转因子）运算数据的实部虚部均为17 bit 而旋转因子的实部与虚部为8 bit pm2xSTf.png图片1.2 性能指标评价指标具体数值完成一次 16 点 FFT 运算的能耗5.25118208 × 10⁻⁶ mJ单位面积功耗时间 FFT 操作次数4.1987688 × 10⁴ 次/(mm²·mW·s)工作频率135.135135 MHz面积开销4.695300 mm²能耗计算单次 FFT 能耗 = 每秒能耗 / 每秒 FFT 运算次数 = 44.3512 mW/s / (1 / (16 × 7.4 ns)) = 5.251182 × 10⁻⁶ mJ单位面积功耗时间操作次数单位面积功耗时间 FFT 操作次数 = 每秒 16 点 FFT 运算次数 / (面积 × 功耗 × 时间) = (1 / (16 × 7.4 ns)) / (4.535456 mm² × 44.3512 mW × 1 s) = 4.1987688 × 10⁴ 次/(mm²·mW·s)二、电路性能分析与结构设计 2.1 性能估算面积开销芯片共有 90 个管脚，布局尺寸计算如下：长：76 μm × 23 + 210 μm × 2 = 2168 μm = 2.168 mm 宽：76 μm × 22 + 210 μm × 2 = 2092 μm = 2.092 mm 总面积：2.168 mm × 2.092 mm = 4.535456 mm² pasted_1785034131111_9ws1vf.png图片运算性能每秒可完成 FFT 运算次数 = 1 s / (16 × 7.4 ns) = 8.445946 × 10⁶ 次吞吐率芯片采用串行输入输出方式，每 16 个周期完成一次信号输入，从输入第 13 个信号时开始蝶形运算，经过 8 个周期完成运算，再经过 16 个周期输出：单次运算周期：13 + 8 + 16 = 37 个周期单次运算吞吐率：1 / (37 × 7.4 ns) = 3.65 × 10⁶ 次/秒由于采用了三级流水线架构，在连续运算足够多的情况下：流水运算周期：16 个周期（每周期输出一个结果）流水吞吐率：1 / (16 × 7.4 ns) = 8.45 × 10⁶ 次/秒带宽存储器时钟频率和数据输入速度保持恒定，峰值带宽与平均带宽相同：带宽 = 17 bit × 2(实部+虚部) × 135.135135 MHz = 4.595 Gbps工作频率工作频率 = 1 / 时钟周期 = 1 / 7.4 ns = 135.135135 MHz2.2 硬件结构图图 3 电路硬件结构图 pm2x9k8.png图片整个电路分为以下模块：模块名称文件名模块类型功能描述控制模块ctrl时序逻辑控制电路中各个模块的运行时序串转并模块s_p时序逻辑将串行输入的数据整合为并行并改变顺序复选器mux时序逻辑按照 FFT 级数选择进入运算模块的数据中转存储模块reg1时序逻辑存储并转发两级 FFT 运算间的运算数据运算模块（蝶形运算）butterfly组合逻辑进行四输入蝶形运算乘法器multi16组合逻辑计算数据与旋转因子间的乘法并转串模块p_s时序逻辑将并行输出的数据分解为串行并倒位序2.3 流水线时序设计时钟周期1-1617-2122-2930-37input第 N 组输入数据到 REG1第 N+1 组输入数据到 REG1——calculate—两级蝶形运算两级蝶形运算—output——第 N-1 组从 REG3 输出第 N 组从 REG3 输出2.4 时序过程 pasted_1785033901140_9815cd.png图片三、RTL 模型与仿真验证 3.1 验证方法 FFT 芯片的验证包括两部分：输出结果验证：通过 testbench 输入数据，将仿真输出与理论正确结果对比流水线验证：一次输入多组数据，观察电路是否能流水式执行 3.2 验证平台搭建在 ModelSim SE-64 10.1c 中，将所有模块的 Verilog 代码通过 top 文件连接，撰写 testbench 从指定文本文件读入输入数据并进行计算。 3.3 仿真验证结果 3.3.1 功能点验证取三组输入作为测试向量，验证输出结果正确性与流水线功能。图 4 测试波形（流水线时序验证） pmR29yj.png图片从波形可见，p_s 模块数据按预期工作：每周期进入 4 个数据，逐个输出，上一组数据输出完毕后下一周期立即输出下一组，流水式执行衔接良好。3.3.2 第一组数据验证对比 X[k]理论输出（实部）实际输出（实部）理论输出（虚部）实际输出（虚部）X[0]0_00010010_000000000_00010001_110010000_00010010_000000000_00010001_10111000X[1]0_00000101_011011100_00000101_010111101_11110000_101110101_11110000_11100101X[2]1_11110110_000000001_11110110_001001100_00000100_001111100_00000100_00101101X[3]0_00000010_000011010_00000010_000000110_00001010_010111000_00001010_00111100X[4]0_00001000_000000000_00000111_111011001_11110110_000000001_11110110_00101000X[5]1_11110110_001100001_11110111_010011010_00000011_100100000_00000011_10000100X[6]0_00000011_001010110_00000011_000111000_00000010_111000000_00000001_01100101X[7]0_00000000_011011010_00000000_011101000_00000010_111000000_00000010_11100001X[8]0_00000010_000000000_00000010_000010001_11111110_000000001_11111110_00001000X[9]0_00000101_111000010_00000101_110100101_11111111_111101011_11111111_11110111X[10]1_11110110_000000001_11110110_001001101_11111011_110000011_11111011_11010001X[11]0_00001001_010000100_00001001_001001110_00000100_111100110_00000100_11100010X[12]1_11111100_000000001_11111100_000111001_11111010_000000001_11111010_00011000X[13]1_11111101_011111111_11111101_100010110_00000011_101111110_00000011_10110000X[14]0_00001000_110101000_00001000_101100001_11111110_100101011_11111110_10011101X[15]1_11110100_010000101_11110100_011010101_11110101_110011111_11110101_11110001图 5 Transcript 输出 pasted_1785032904139_lcns0m.png图片通过对比可知，实际输出与理论输出的实部与虚部均十分接近，在误差范围内可认为相等（存在数据位宽限制等不可避免的截断误差）。第二组、第三组数据经同样验证，结果一致。3.3.3 测试向量第一组测试向量： 0000000010000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000 0000000110000000000000000000000000 0000000100000000000000010000000000 0000000010000000000000100000000000 0000000100000000000000001000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000100000000000000010000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000010000000000000000000000000 0000000010000000000000000000000000第二组测试向量：全 1 序列（16 个相同数据）第三组测试向量：仅第一个数据为 1，其余为 0 3.3.4 仿真性能统计 ✅ 成功实现 16 点 FFT 算法，输出结果与理论值一致 ✅ 每周期输入一个数据，每周期输出一个数据 ✅ 成功实现流水式运行 ✅ 多次测试输出结果稳定，未出现错误四、逻辑综合策略与结果 4.1 逻辑综合流程使用 Synopsys Design Compiler (DC) 进行逻辑综合，主要流程：指定库文件 → 读入设计(转GTECH) → 定义环境 → 设计约束 → 编译策略 → 综合优化 → 存储网表pasted_1785034037920_i4ehar.png图片参数设置参数数值工艺SMIC 0.18 μm时钟周期7.4 ns输入输出延迟3.7 ns工作电压1.62 V运行温度125 ℃面积约束0（无约束）互连模型balanced_tree时钟延时4.3 ns不确定时钟0.5 ns过渡时钟0.2 ns端口最大过渡3 ns4.2 逻辑综合结果时序结果项目时间 (ns)clock clk (rise edge)7.40clock network delay (ideal)4.30clock uncertainty-0.50clk slack (MET)0.007.4 ns 时钟符合设计要求，换算工作频率约为 135 MHz。面积结果项目数量项目面积 (μm²)Ports70Combinational area1,483,546.41Nets140Non-combinational area153,599.85Cells71Net Interconnect area2,089,790.57References3Total Area3,726,936.83功耗结果项目数值Global Operating Voltage1.62 VCell Internal Power756.0848 mWNet Switching Power375.6310 mWTotal Dynamic Power1.1317 WCell Leakage Power28.5281 μW资源使用项目数量Hierarchical Cell85 个Hierarchical Port5,373 个Leaf Cell16,473 个Buf/Inv Cell2,815 个Total Number of Nets18,037 个设计违例 ✅ 电路逻辑综合结果中无设计违例五、物理实现与结果分析 5.1 ICC 设计步骤使用 Synopsys IC Compiler (ICC) 进行物理实现，分为四个阶段： pasted_1785034197720_i2g0so.png图片 5.1.1 数据设定 (Data Setup) 读入逻辑和时序库文件、SDC 约束文件、门级网表，以及 IO 物理库文件、TF 工艺文件、TLU+ 文件等物理数据。 5.1.2 布局规划 (Floorplanning) 定义所有管脚（输入输出、时钟、初始信号）及电源组添加电源环，生成基本布局规划尝试标准单元虚拟布局（create_fp_placement -timing_driven）分析拥塞（面积利用率设置不高，拥塞问题较少）形成电源网络，分析时序，调整电源管脚位置使电压降 < 10% 5.1.3 布局 (Placement) 遵循 NDR 规则，特殊信号线（如 clock）加宽、加大间距执行 place_opt 进行布局布局优化（解决建立时间违例）拥塞分析与优化 5.1.4 时钟树综合 (CTS) 生成时钟网络，加入 buffer 解决负载和 slew time 问题执行 clock_opt 单时钟同步设计，CTS 工作较简单 5.1.5 布线 (Routing) 全局布线 → 轨道分配 → DRC 修复先对时钟布线（route_group -all_clock_nets）解决 verify_lvs 报错（查阅资料后确认无实质影响）解决虚拟机内存不足导致的闪退问题（清理空间后完成） 5.2 ICC 设计结果 5.2.1 芯片概貌图 6 芯片概貌 pasted_1785032971553_0fu3op.png图片顶部和底部各 22 个管脚左边和右边各 23 个管脚共 10 组电源管脚：4 组为管脚供电（分列四周），6 组为内核供电（上下各 1 组，左右各 2 组） 5.2.2 时序结果阶段input (ns)output (ns)clk (ns)data_setup——0.48data_setup_zic1.430.481.19floorplan0.95-1.02-1.39placement1.010.590.19cts_only_psyn1.260.820.62cts_only_cts1.260.830.36route_initial1.350.880.65route_final1.350.850.015.2.3 面积结果图 7 芯片面积测量 pasted_1785033659880_dlug93.png图片 | 项目 | 面积或长度 |Combinational Area1,477,888.21 μm²Non-combinational Area154,248.50 μm²Net Area0.00 μm²Net X Length620,954.62 nmNet Y Length666,869.44 nmCell Area1,632,136.71 μm²Design Area1,632,136.71 μm²Net Length1,287,824.00 nmTotal Area4,695,300.72 μm²芯片尺寸：2092.38 μm × 2244.00 μm 5.2.4 功耗结果项目数值Global Operating Voltage1.62 VCell Internal Power33.6445 mWNet Switching Power12.7067 mWTotal Dynamic Power44.3512 mWCell Leakage Power26.0446 μW5.2.5 芯片压降图 8 芯片压降分析 pasted_1785033682302_ytnfda.png图片工作电压：1.62 V 最大压降：129.6 mV 压降比例：129.6 / 1620 = 8% < 10%，符合设计要求 5.2.6 拥塞分析图 9 拥塞分析（Placement / Detail Route / Track Assignment / Global Route） pasted_1785033720429_zl0o70.png图片由于芯片面积较大，面积利用率设置不高，拥塞问题较少，顺利解决。5.2.7 资源使用项目数量或利用率Module Cells16,240 个Pins91,614 个IO Pad Cells90 个IO Pins70 个Nets18,151 个Average Pins Per Net3.0535 个Total Std Cell Area514,936.70 μm²Total Pad Cell Area1,612,800.00 μm²Core Size1612.38 × 1764.00 = 2,844,238.32 μm²Pad Core Size1672.38 × 1824.00 = 3,050,421.12 μm²Chip Size2092.38 × 2244.00 = 4,695,300.72 μm²Std cells utilization18.10%Cell/Core Ratio18.10%Cell/Chip Ratio45.32%Number of Cell Rows350图 10 单元密度分布 pasted_1785033741857_8nbcxl.png图片5.2.8 设计违例 ✅ 最终设计无设计违例六、设计总结 6.1 遇到的主要问题管脚数量过多，芯片面积过大电路计算结果不正确时序模块数据传输不同步，拖慢运算速度芯片工作频率过低芯片电压降问题 6.2 相应的解决思路问题解决方案管脚过多、面积过大采用串并转换减少管脚；改用基-4 FFT 算法并复用蝶形运算模块减小面积计算结果不正确手动计算关键中间数据，逐一比对各模块输入输出，逐个修复 bug数据传输不同步在时序电路传输标志信号的同时，用组合逻辑电路传输数据，避免同步问题工作频率过低重写乘法器：将乘法运算改为组合逻辑状态机判断旋转因子，采用移位方法完成乘法，频率从 82 MHz 提升至 135 MHz电压降问题增加供电管脚数量并调整位置，最大压降控制在 8%（何卫锋老师指导）6.3 关键优化点乘法器优化（频率提升核心）优化前： assign mul = in_17bit[16:0] * in_8bit[7:0]; // 直接乘法，延迟大优化后： always @ (in_17bit or in_8bit) begin case (in_8bit) 8'b00000000: neg_mul = 25'b0; 8'b01111111: neg_mul = (in_17bit << 7); // ... 其他旋转因子用移位实现 endcase end通过 set_flatten true 和 compile –map high 策略，将工作频率从 82 MHz 大幅提升至 135 MHz。七、参考资料 [1] FFT 算法相关教材与文献 [2] Synopsys Design Compiler 用户手册 [3] Synopsys IC Compiler 用户手册 [4] SMIC 0.18 μm 工艺设计套件文档项目成果总结：本项目完整实践了数字 IC 设计的前后端全流程，从 RTL 编码、功能仿真、逻辑综合到物理实现，成功将 16 点基-4 FFT 算法芯片化。通过架构优化（串并转换、流水线）、算法优化（基-4 复用）、电路优化（组合逻辑移位乘法器），在 SMIC 0.18 μm 工艺下实现了 135 MHz 工作频率、4.70 mm² 面积、5.25×10⁻⁶ mJ 单次运算能耗的优异性能指标。八、项目工程下载（源码、文档和参考文献）包含：前端RTL源码、中端DC源码脚本、后端ICC源码脚本、项目报告、参考文件等

FPGA&ASIC IP&SOC设计 VLSI&IC验证 # VLSI # ASIC/FPGA # TCL脚本 # SOC设计

刘航宇 7月26日
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基于51/52单片机电容、电感、电阻参数测量系统设计与Proteus仿真目录一、设计任务和要求二、方案设计与论证2.1 系统总设计框图 2.2 方案一：电桥平衡原理① 电阻的测量：直流电桥平衡原理 ② 电容的测量：交流电桥平衡原理 ③ 电感的测量：交流电桥平衡原理 2.3 方案二：频率转换法（本设计采用）① 电阻的测量：555 构成单稳态 ② 电容的测量：555 构成单稳态 ③ 电感的测量：电容三点式正弦波振荡 2.4 方案对比与选择三、单元电路设计和参数计算3.1 电阻的检测单元电路设计 3.2 电容的检测单元电路设计 3.3 电感的检测单元电路设计四、总原理图及元器件清单4.1 总原理图 4.2 元器件清单五、程序设计5.1 程序流程图 5.2 核心代码中断函数（频率测量）主函数显示函数键盘检测函数 5.3 完整程序清单及protues仿真文件（附录）六、安装与调试6.1 仿真调试（1）电阻测量电路仿真（2）电容测量电路仿真（3）电感测量电路仿真调试要点液晶显示电路调试仿真整体显示 6.2 实物调试电阻检测电容检测电感检测八、参考文献九、附录-完整软件程序与protues仿真文件完整程序与仿真文件见文章末尾一、设计任务和要求设计并制作一个元器件参数测量仪电阻阻值测量，范围：100Ω ~ 1MΩ 电容容值测量，范围：100pF ~ 10000pF 测量精度：±5% 电感参数的测量扩大量程提高测量精度二、方案设计与论证 2.1 系统总设计框图 pasted_1784990858481_sxzptf.png图片图1 系统总设计框图在测量各元件参数时，采用首先把电感、电容、电阻的参数转化为频率[1]，再送至单片机检测，检测结束后，送至 LCD1602 进行显示。 2.2 方案一：电桥平衡原理 ① 电阻的测量：直流电桥平衡原理 pasted_1784990980814_5yavx3.png图片图2 直流电桥平衡电路图根据电路平衡原理，不断调节电位器 R3，使得电表指针指向正中间，再测量电位器电阻值。 ② 电容的测量：交流电桥平衡原理 pasted_1784991076614_jito75.png图片图3 交流电桥平衡电路图通过调节 Z1、Z2 使电桥平衡。这时电表的读数为零。通过读取 Z1、Z2、Zn 的值，即可得到被测电容的值。 ③ 电感的测量：交流电桥平衡原理 pasted_1784991402619_84r7tl.png图片图4 交流电桥平衡电路图2.3 方案二：频率转换法（本设计采用） ① 电阻的测量：555 构成单稳态 pasted_1784991953296_lg44ir.png图片图5 555 定时器构成单稳态电路图根据 555 定时器构成单稳态，产生脉冲波形，通过单片机读取高低电平得出频率，通过公式换算得到电阻阻值。 ② 电容的测量：555 构成单稳态 pasted_1785027612555_za97df.png图片图6 555 定时器构成单稳态电路图** 根据 555 定时器构成单稳态，产生脉冲波形，通过单片机读取高低电平得出频率，通过公式换算得到电容值。 ③ 电感的测量：电容三点式正弦波振荡 pasted_1785027682239_4u3sw9.png图片图7 电容三点式正弦波振荡电路图由电容三点式正弦波振荡电路得出频率，通过单片机读取高低电平得出频率，通过公式换算得到电感值。 2.4 方案对比与选择对比项方案一（电桥法）方案二（频率法）测量精度受人为调节影响大单片机数字化，精度高操作难度调节麻烦，不易操作自动测量，一键显示电感测量不易测得准确值振荡电路，相对稳定数字化不易数字化便于单片机处理结论：方案二通过单片机读取转化，精确度会明显提高，且便于数字化显示。故本设计选择方案二。三、单元电路设计和参数计算 3.1 电阻的检测单元电路设计 pasted_1785027698225_mjicut.png图片图8 555 定时器构成单稳态电路图由 555 单稳态触发公式： $$f=\frac{1}{\ln2(R_{1}+2R_x)C}$$ 得： $$R_x=\frac{1}{2}(\frac{1}{\ln2fC}-R_{1})$$ 从而，可以计算得出电阻值的大小。 3.2 电容的检测单元电路设计 pasted_1785028035648_x380cp.png图片图9 555 定时器构成单稳态电路图根据 555 定时器构成单稳态，产生脉冲波形，通过单片机读取高低电平得出频率，通过公式换算得到电容值[2]。由： $$f=\frac{1}{\ln2^*(R_1+2R_2)^*C_x}$$ 若 R1 = R2，得： $$C_x=\frac{1}{3\ln2^*f^*R_1}$$ 从而，可以计算得出电容值的大小。 3.3 电感的检测单元电路设计 pasted_1785028091408_lymeeb.png图片图10 电容三点式正弦波振荡电路图由 LC 振荡频率公式： $$f=\frac{1}{2\pi\sqrt{\frac{C_1*C_2}{C_1+C_2}*L_x}}$$ 得： $$L_x=\frac{1}{\left(2\pi f\right)^2\frac{C_1*C_2}{C_1+C_2}}$$ 从而，可以计算得出电感值的大小。四、总原理图及元器件清单 4.1 总原理图 pasted_1785028273962_o8rzuv.png图片图11 电阻、电容、电感参数测试总原理图 pasted_1785028294514_u0wku4.png图片图12 测量电阻、电容部分的原理图 pasted_1785028310991_mmmde2.png图片图13 测量电感以及 ±5V 发生原理图4.2 元器件清单元件序号型号数量备注U1STC89C52RC1单片机R3A103J1排阻R2, R3, R17, R1810KΩ4电位器X111.0592M1晶振C325V, 10uF1电解电容C1, C2, C11103 (0.01uF)3瓷片电容R1, R13, R1810KΩ3电阻J1, J2, J3, J4—4按键U216021液晶A1, A2NE5552555 定时器R4300Ω1电阻R5, R6510KΩ2电阻C4~C9104 (0.1uF)6瓷片电容R7, R9100KΩ2电阻C1050V, 22uF1电解电容Q1~Q3S9108 (NPN)3三极管R102KΩ1电阻R8, R11, R141KΩ3电阻C12, C1350V, 47uF2电解电容R12, R1939KΩ2电阻R15, R1651Ω2电阻C1425V, 470uF1电解电容U3NE555321运放五、程序设计 5.1 程序流程图图14 中断程序流程图 pasted_1785028347463_kh1ui9.png图片图15 主程序流程图 pasted_1785028417008_m02be6.png图片初始化 (led_init, t_init, keyscan) ↓ 清屏 ↓ 循环: ├── 显示频率 display_f(f) └── 根据 a 值分支: ├── case 1: 计算电阻 R，显示 display_R(R) ├── case 2: 计算电容 C，显示 display_C(C) └── case 3: 计算电感 L，显示 display_L(L)5.2 核心代码中断函数（频率测量） void T0_count() interrupt 1 { switch(a) { case 1: // 电阻测量 while(R_out); while(!R_out); TH0 = 0; TL0 = 0; while(R_out); while(!R_out); th0 = TH0; tl0 = TL0; TR0 = 0; break; case 2: // 电容测量 while(C_out); while(!C_out); TH0 = 0; TL0 = 0; while(C_out); while(!C_out); th0 = TH0; tl0 = TL0; TR0 = 0; break; case 3: // 电感测量 while(L_out); while(!L_out); TH0 = 0; TL0 = 0; while(L_out); while(!L_out); th0 = TH0; tl0 = TL0; TR0 = 0; break; } f = 1000000.0 / 1.085069 / (th0 * 256 + tl0) + 0.5; }主函数 void main() { led_init(); // 液晶初始化 t_init(); // 定时器初始化 keyscan(); // 按键检测 write_com(0x01); // 清屏 while(1) { display_f(f); switch(a) { case 1: // 电阻: R = (T/0.693 - 150) 换算 R = (ulong)(5000000.0 / 0.6931472 / f - 150 + 0.5); display_R(R); break; case 2: // 电容: C = 换算公式 C = (int)(100000000.0 / 153 / 0.6931472 / f + 0.5); display_C(C); break; case 3: // 电感: L = 1/(4π²f²C) 换算 L = (int)(1000000000000.0 / 0.1 / PI / PI / f / f + 0.5); display_L(L); break; } } }显示函数 // 频率显示 void display_f(ulong f) { uchar count = 0; ulong f0 = f; while(f) { f = f / 10; count++; } for(num = 5 + count; num > 5; num--) { table2[num] = f0 % 10 + 48; f0 = f0 / 10; } write_com(0x80); for(num = 0; num < 6 + count; num++) { write_data(table2[num]); delayms(5); } } // 电阻显示 void display_R(ulong R) { uchar count = 0; ulong R0 = R; while(R) { R = R / 10; count++; } for(num = 6 + count; num > 6; num--) { table3[num] = R0 % 10 + 48; R0 = R0 / 10; } write_com(0x80 + 0x40); for(num = 0; num < 7 + count; num++) { write_data(table3[num]); delayms(5); } } // 电容显示 void display_C(uint C) { uchar count = 0; uint C0 = C; while(C) { C = C / 10; count++; } for(num = 5 + count; num > 5; num--) { table4[num] = C0 % 10 + 48; C0 = C0 / 10; } write_com(0x80 + 0x40); for(num = 0; num < 6 + count; num++) { write_data(table4[num]); delayms(5); } } // 电感显示 void display_L(uint L) { uchar count = 0; uint L0 = L; while(L) { L = L / 10; count++; } for(num = 5 + count; num > 5; num--) { table5[num] = L0 % 10 + 48; L0 = L0 / 10; } write_com(0x80 + 0x40); for(num = 0; num < 6 + count; num++) { write_data(table5[num]); delayms(5); } }键盘检测函数 void keyscan() { if(key_R == 0) // 检测电阻按键 { delayms(10); // 消抖 if(key_R == 0) a = 1; } else if(key_C == 0) // 检测电容按键 { delayms(10); if(key_C == 0) a = 2; } else if(key_L == 0) // 检测电感按键 { delayms(10); if(key_L == 0) a = 3; } else while(key_R && key_C && key_L); // 等待按键按下 }5.3 完整程序清单及protues仿真文件（附录）见文末附录部分。六、安装与调试 6.1 仿真调试（1）电阻测量电路仿真图16 电阻测量的仿真电路图 pasted_1785028525830_e8xagf.png图片图17 电阻测量的仿真输出波形 pasted_1785028553380_77yjdf.png图片（2）电容测量电路仿真图18 电容测量的仿真电路图 pasted_1785028566386_213kgj.png图片图19 电容测量的仿真输出波形 pasted_1785028577785_fn2fqc.png图片（3）电感测量电路仿真图20 电感测量的仿真电路图 pasted_1785028588732_9bvoyx.png图片图21 电感测量的仿真输出波形 pasted_1785028599631_39ilf2.png图片调试要点接通电源，用示波器观察输出波形，若为方波，则电路焊接无误，否则检查电路[3] 在调试过程中发现，若改变电源电压，输出方波的频率会发生变化，计算出的数值存在一定误差当 VCC 为 3.25V 左右时误差较小液晶显示电路调试将测量电路的输出分别与单片机的 P1^5、P1^6、P1^7 相接，观察液晶是否显示测量结果在调试过程中发现，电阻、电容的测量误差较小由于电容三点式震荡电路的频率不稳定，电感测量的误差较大仿真整体显示图22 电阻测量显示 pasted_1785028620741_10mwwy.png图片图23 电容测量显示 pasted_1785028631102_motyub.png图片图24 电感测量显示 pasted_1785028644198_twwyn4.png图片图25 电源生成模块显示 pm2vEdK.png图片6.2 实物调试实物按照仿真电路搭建，通电显示 "Welcome! RCL detector"。图26 实物开机界面 pm2vmJe.png图片电阻检测插入 2.7KΩ 电阻若显示不准确，调节仿真中 R2 对应的电位器即可改变输出频率，使得检测精准检测显示 2735Ω，可见调试准确图27 电阻检测显示 pm2vnRH.png图片电容检测插入 0.1uF 电容若显示不准确，调节仿真中 R3 对应的电位器即可改变输出频率，使得检测精准检测显示 101pF，可见调试准确[4] 图28 电容检测显示 pm2vuzd.png图片电感检测插入 65mH 电感若显示不准确，调节程序计算公式5，即可改显示结果，使得检测精准检测显示 65535uH，可见调试准确图29 电感检测显示 pm2vMQA.png图片八、参考文献 [1]杨沁佳.浅谈电感传感器微位移检测仪的原理与设计[J].数字通信世界,2019(09):143+159. [2]张璐雅,阮景.一种基于555时基电路的振荡器设计[J].集成电路应用,2019,36(12):12-13. [3]谢琪林.浅谈STC89S51单片机时序[J].电子测试,2020(24):139-140. [4]黄江.基于STM32的高精度电容测量仪设计[J].信息技术与信息化,2020(11):140-141. [5]王晓辉,王智永,韩智伟,胡帅可,谢印庆.基于三极管放大原理的电容三点式LC振荡器的设计[J].电子世界,2020(03):206. [6] E. L. Pankratov. An approach to model manufacturing of an enhanced swing differential Colpitts oscillator based on heterostructures to increase density of their elements with account mismatch-induced stress: on optimization of annealing. 2020, :1-19. 九、附录-完整软件程序与protues仿真文件 // ============================================ // RCL 测量仪程序 // 基于 STC89C52RC + NE555 + LCD1602 // ============================================ #include <reg52.h> #define uint unsigned int #define uchar unsigned char #define ulong unsigned long #define PI 3.1415926 // ========== 字符串常量 ========== uchar code table1[8] = "Welcome! RCL detector"; uchar table2[16] = "f(Hz)="; uchar table3[16] = "R(Ohm)="; uchar table4[16] = "C(pF)="; uchar table5[16] = "L(uH)=";

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刘航宇 7月26日
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2026-07-24
利用图像处理技术mfc设计细胞识别程序-C++ 目录一、图像处理设计目标1.1 课题与技术指标 1.2 任务点二、设计思路三、创建工程及算法分析3.1 预备工作及工程创建 3.2 打开 BMP 图片与显示 HSI 值代码分析主要代码 3.3 Mark - 细胞标记代码分析主要代码 3.4 OnTwoValue() - 二值化代码分析状态标记说明主要代码 3.5 OnFillHoles() - 填洞代码分析主要代码 3.6 shrink() - 收缩代码分析主要代码 3.7 findcenter() - 中心点获取代码分析合并中心点去除多余圆或者错误圆主要代码 3.8 count() - 统计代码分析 3.9 OnCellprgAll() - 按序执行全部四、错误情况及分析4.1 未声明全局变量信息头 4.2 错把指针当作 int 型 4.3 软件菜单栏突然丢失 4.4 矩形框在鼠标未按下就出现了五、总结参考文献一、图像处理设计目标 1.1 课题与技术指标课题：利用图像处理技术设计细胞识别程序。设计指标：实验 VS2019 MFC 开发平台待识别图像为 24bit 的真彩色细胞图像进行处理要求识别出细胞，并且保证准确度情况下，统计出细胞的个数和大小 1.2 任务点完成图像标注：添加 cdib.h、cdib.cpp、添加函数、添加消息响应函数、添加菜单、打开图像完成细胞的判别：持续判断 Maybe 点邻域有无 Mark 点、Sobel 计算边缘、删除孤立边缘、生成黑白图像细胞收缩：利用 stack、vector 获取孔洞坐标、填充孔洞、Edge 处置 0、4 方向、8 方向交替生成边缘细胞中心点信息获取：递归算法、判别局部是否全是边缘、储存全部中心位置错误信息的删除：计算中心点均值、半径、去除半径过小的点、包含圆的剔除、相交过大圆的剔除、信息统计与显示二、设计思路图像处理之细胞识别的主要工作就是识别细胞数目以及选择出指定大小细胞。设计思路如下图所示。同时我们要去除不符合要求的中心点，来确定最终的细胞数目，去除太小和太大的细胞1，并结合实际来修改各种参数，设计合理。 pasted_1784860654942_5veaow.png图片图1 系统设计思路（流程图：打开图像 → HSI 转换 → 细胞标记 → 二值化 → 填洞 → 收缩 → 中心点获取 → 错误删除 → 统计输出）三、创建工程及算法分析 3.1 预备工作及工程创建（1）VS2019 安装 MFC 与 C++ 开发环境（2）创建 MFC 工程，配置 MFC 应用程序向导 pasted_1784860679771_dmm4ha.png图片 pasted_1784860708914_t33nmc.png图片图2 创建工程 / 图3 MFC 配置3.2 打开 BMP 图片与显示 HSI 值代码分析（1）在 OnDraw 函数实现显示图片；在 messages 中添加 display() 实现打开一幅图像的功能。在 LoadBmp() 函数中利用 fopen 实现自动打开图片，利用 fread 读取图片信息。（2）通过：查看 → 建立类向导 → 添加 OnMouseMove() 函数，添加代码实现获取所要信息；实现鼠标移动显示 HSI。（3）通过函数 RgbtoHsi 实现 RGB 向 HSI 的转化。 RGB → HSI 转换原理： RGB 向 HSI 模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将 RGB 中的亮度因素分离，将色度分解为色调和饱和度，并用角向量表示色调2。如果直接对 R、G、B 处理，其处理过程中很可能会引起三个量不同程度的变化，这样就会产生色差问题，甚至带来颜色上的失真。HSI 模型的出现，使得在保持色彩无失真的情况下实现图像处理成为可能。 pasted_1784860731276_p9qcks.png图片图4 HSI 显示效果主要代码 // HSI 主要代码示意 void RgbtoHsi(RGB* rgb, HSI* hsi) { // 将 RGB 转换为 HSI 色彩空间 // H: 色调, S: 饱和度, I: 亮度 // 分离亮度因素，保持色彩无失真 }pasted_1784860760614_roywnx.png图片图5 HSI 主要代码3.3 Mark - 细胞标记代码分析确定 Mark 与 mbMark 是通过半径来的，通过计算图像上的某个像素点与细胞内部像素点的欧几里得距离与归一化门限值分别为 0.09 和 0.15 比较： r < 0.09 → Mark（红色，细胞内部） 0.09 < r < 0.15 → mbMark（蓝色，可能边界） OnMouseMove 函数里调用 RgbtoHsi(&rgb, &Hsi) 函数，可以在屏幕上显示鼠标所指点的坐标以及 RGB、HSI 和灰度值，通过 HSI 的可以选取合适的阈值来找到细胞以及边界3。边缘提取的方法：先滤波，去除噪声的影响，防止细胞内的噪声的影响之后用 Sobel 算子求出边界之后画一个 5×5 的矩形，如果没有遇到边界，是噪声，去除边界点是绿色。细胞边界分别用红色、暗红、蓝色和绿色标记出来主要代码 // Mark 主要代码示意 // 根据 HSI 距离判断像素属性 // Sobel 边缘检测 + 噪声去除 // 多色标记不同区域pasted_1784860785613_yfx4ad.png图片 pasted_1784860803522_x9441d.png图片 pasted_1784860810461_y7dtuy.png图片图6 Mark 主要代码 / 图7 标记后情况3.4 OnTwoValue() - 二值化代码分析背景灰度值为 128，细胞灰度值为 240，边缘为 255。二值化便于轮廓提取。均值滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点 (x, y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点 (x, y)，作为处理后图像在该点上的灰度 g(x, y)，即 g(x, y) = 1/m ∑f(x, y)；m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。状态标记说明标记值含义0x7Xedge 边界（表示边界没 Mark，存在为四边）0x8XMark -- not edge（是细胞）0xfXMark -- edge0xX1visited（已访问）0x2CENTERED（中心点） m_vCenterPoints.at(j) —— 存储最后中心点的地方主要代码 // 二值化主要代码示意 // 灰度阈值分割 + 均值滤波 // 状态标记管理pasted_1784860833275_8scd1m.png图片 pasted_1784860839706_6y6bwf.png图片图8 二值化主要代码 / 图9 二值化现象3.5 OnFillHoles() - 填洞代码分析在阈值处理时，如果像素在阈值范围内，则像素将被标志。孔洞填充将先统计所有连通的非标志区域面积，总会有一个或者几个面积特别大的区域，其它的都是面积相对较小的区域。较小或者很小的往往就是系统所要填充的孔洞了。填洞方法：用栈（stack）、向量（vector）处理从四个方向遍历，没访问过的黑点进栈，直到边和走完之后读值到 xt, yt 并去值，v 放的是点的位置没有碰到边界和小于 100，则填洞，即令洞的各点值为 Mark 值将细胞中灰度值为 128 的部分的灰度值设置为 2404 填完细胞中的洞（即为 0 的值）后，处理非 Mark 的边界值（目的是打开边缘），设为 0。主要代码 // 填洞主要代码示意 // stack + vector 获取孔洞坐标 // 连通区域面积统计 // 小区域填充为 Mark 值pasted_1784860863112_8iao9n.png图片 pasted_1784860868652_0m8z7m.png图片图10 填洞主要代码 / 图11 填洞现象3.6 shrink() - 收缩代码分析收缩的目的是为了方便计数。扫描图像，对图像进行预先的 3 次腐蚀，判断所生成边界点，然后根据原理判定是否标注该点，存放所标志的中心点，便于统计细胞个数及计算细胞半径。算法：由 Mark 生成边界，我们有四邻域生成边界和八邻域生成边界判断该点是否为 Mark 点，如果是 Mark 点的话，判断 i, j 是否是我们选取图片的边界，如果是的话，将该点变成边缘点否则判断它的上下左右（周围八个点）是否有非 Mark 点，如果有，则将这边变成边缘点，反之不变最后去掉边界则完成收缩主要代码 // 收缩主要代码示意 // 3次腐蚀预处理 // 4/8邻域边界生成 // 边界点判定与标记pasted_1784860892612_9svgpz.png图片图12 收缩主要代码及现象3.7 findcenter() - 中心点获取代码分析通过判断 MARK 点上下左右四个方向或者八个方向是否有非 Mark 点，如果有的话即认为是边界，将该点加上边界标志。在收缩的过程（直到没有边界可去）中：清除所有标志点在不超过边下，没有被访问过的边缘，四个方向全是非 Mark 的话（收缩 k < 2 时）则是孤立点 k >= 2，是中心点，保存 x, y, 半径还有除了边界就是背景，这也要保存（就是消失前保存） Mark(i, j)：八个方向，没有访问过的 Mark，且是边界点，则保存 SaveIT(i, j)：这点不是中心点（相当于没有访问过）则设为中心点（并保存）；已经是中心点则去除标志，八方向寻找中心点值得注意的是我们也要去除半径不大于 2 的孤立点，因为我们认为它的半径太小，是噪声。如果是半径大于 2 的孤立点，我们对他进行标记成中心点，对半径做一点补偿（pt.radius = k + pre_shrink_count + 4，4 为补偿），然后入队。合并中心点本点是中心点，则八个方向看都不是中心点，则保存。有相连的话，多点求中心与半径（用到了 CalcCenterArea(i, j)）。 CalcCenterArea(i, j)：八方向求中心点后去除标志，循环统计。半径取最大，而 x, y 则是取平均。去除多余圆或者错误圆相近圆：圆心距离小于 10，则取半径小的中心点为中心点，取半径最大值 + 2 去除潜在的错误：即半径小于 9 的去掉。但四个方向，边部补偿，防止边部的细胞被去除多圆相交时，不相交部分小于则去除：首先，相交部分先取出来保存之后，单个圆内的交上了被标志（画一个方框然后统计之内的点数）之后单个圆不相交的进行统计不相交的占 50% 以下则清除本圆主要代码 // 中心点获取主要代码示意 // 递归算法判别局部边缘 // 孤立点过滤与半径补偿 // 中心点合并与错误圆剔除pasted_1784860913700_o2gfhm.png图片 pasted_1784860921869_zuiuiy.png图片图13 中心点获取主要代码及现象3.8 count() - 统计代码分析首先图像重新打开，然后获取细胞内部的 HSI 的最大值和最小值，并且计算细胞、平均半径、平均面积等值。 Count() 函数中首先调用了重载函数 reload()，将图片还原，随后将之前细胞识别所保留下来的信息（细胞个数），从 view.h 中提取信息，将细胞数、半径、面积显示在对话框中。利用前面修正的结果，在 Count 模块进行总的计数，计算出平均半径和平均面积并输出文件重新加载模块：如果 noclick 置为 true，则进行重新加载图片 pasted_1784860943157_r86ld7.png图片 pasted_1784860947860_2i9gn5.png图片 pasted_1784860960332_53obi4.png图片图14 重新加载图片 / 图15 最终标记现象 3.9 OnCellprgAll() - 按序执行全部 void OnCellprgAll() { // 依次调用前面各个函数 // 实现细胞识别的所有操作步骤 }pasted_1784860975641_sjtz6y.png图片 pasted_1784860983894_4m8nzp.png图片图16 OnCellprgAll()代码分析：不难看出调用了前面各个函数可以依次实现细胞识别的所有操作步骤。四、错误情况及分析 4.1 未声明全局变量信息头 pasted_1784861010264_hf1vnq.png图片图17 错误案例1原因：缺少必要的头文件包含或全局变量声明修正：在适当位置添加全局变量声明 4.2 错把指针当作 int 型 pasted_1784861026701_fl51zf.png图片图18 错误案例2修正：应将 int m_pImage; 改为 BYTE* m_pImage; 4.3 软件菜单栏突然丢失 pasted_1784861045886_ob0u8q.png图片图19 错误案例3原因：误碰软件，把菜单移出去了修正：可以移动菜单栏使其恢复正常 pasted_1784861066297_b3vczn.png图片图20 修正错误4.4 矩形框在鼠标未按下就出现了原因： OnMouseMove 中判断条件不对修正：检查鼠标按下状态标志位的逻辑判断五、总结本项目基于 VS2019 MFC 平台，利用图像处理技术实现了细胞识别程序。主要技术路线包括： HSI 色彩空间转换 —— 分离亮度与色度，保持色彩无失真处理 Sobel 边缘检测 + 噪声过滤 —— 提取细胞边界二值化与形态学处理 —— 填洞、腐蚀收缩，简化细胞轮廓递归中心点检测 —— 通过迭代收缩获取细胞中心后处理优化 —— 去除噪声点、合并相近圆、剔除错误检测统计输出 —— 细胞个数、平均半径、平均面积参考文献 1-2 ↩ 朱会平, 陈志远. 基于细胞显微图像的数量统计应用[J]. 实验室科学, 2011, 14(05): 73-75. ↩ 蔡朋杞. 红细胞识别系统的设计与实现[D]. 电子科技大学, 2011. ↩ 赵秋影. 人体细胞识别技术研究[D]. 长春理工大学, 2007. ↩

通信&信息处理软硬件算法 # 信号处理 # 图像处理 # 通信&射频

刘航宇 7月24日
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EBI开发手册|FPGA与STM32 EBI高速并行通信技术详解适用场景：复杂电子系统 / 高可靠FPGA-MCU协同设计关键词：FPGA · STM32 · EBI · LocalBus · 异步SRAM · EE学术目录 1. 为什么选EBI而非SPI？ 2. EBI系统框图 3. EBI开发手册下载 4. EBI读写时序EBI读时序 EBI写时序 5. EBI硬件连接与信号定义5.1 信号连接表 5.2 硬件设计注意事项 6. FPGA端Verilog接口设计6.1 模块接口定义 6.2 核心设计要点6.2.1 信号直通与数据三态控制 3.2.2 写信号同步 6.2.3 读信号同步 7. 内部模块连接示例 8. STM32端HAL配置与驱动8.1 GPIO初始化 8.2 FMC异步SRAM模式初始化 8.3 读写驱动函数 9. 读写时序分析9.1 读时序 (FPGA → STM32) 9.2 写时序 (STM32 → FPGA) 10. 关键设计决策说明10.1 为什么写信号只用1级同步，读信号用3级？ 10.2 三态门控制逻辑 10.3 地址直通 vs 同步 EBI开发手册下载 1. 为什么选EBI而非SPI？在高可靠嵌入式系统中，STM32与FPGA通信的常见方式有SPI、I2C、UART等串行接口，以及EBI（External Bus Interface）等并行总线。虽然SPI实现简单，但在需要高带宽、低延迟、内存映射访问的场景下，EBI并行总线具有显著优势：对比维度SPIEBI数据宽度1~4 bit (QSPI)8/16 bit理论带宽~50 MB/s (QSPI)~100+ MB/s访问方式寄存器操作内存映射 (直接读写)DMA支持有限原生支持适用场景控制命令、低速数据图像缓冲、FFT数据流、航电总线对于需要FPGA处理高速数据流（如传感器采集、信号处理）并将结果回传MCU的场景，EBI允许STM32像访问内部SRAM一样直接读写FPGA内部寄存器或FIFO，无需复杂的协议栈开销。这种"内存映射"方式使得CPU可以通过简单的指针操作完成数据交换，几乎零额外软件开销。 2. EBI系统框图 pasted_1784792114679_uqlyxj.png图片 pasted_1784792133238_8k92xm.png图片 3. EBI开发手册下载见文章末尾 4. EBI读写时序 EBI读时序 pasted_1784792256693_rqlsy7.png图片 EBI写时序 pasted_1784792336779_i0i8ah.png图片 5. EBI硬件连接与信号定义以STM32F407 + FPGA（Xilinx/Altera）为例，采用16位数据宽度、非复用地址模式，典型连接如下： 5.1 信号连接表 STM32 引脚FPGA 引脚信号说明PD14~PD15, PE7~PE15IO_EBI_data[15:0]EBI数据总线 (16位双向)PF0~PF5, PG0~PG13I_EBI_addr[23:0]EBI地址总线 (24位，可寻址16MB)PG9I_EBI_CS_nEBI片选 (低有效)PD4I_EBI_OE_nEBI读使能 (低有效)PD5I_EBI_WE_nEBI写使能 (低有效)—I_sys_clkFPGA系统时钟 (≥100MHz)—I_rst_n系统复位 (低有效)地址映射：Bank1_NE2 → 0x6400_0000 ~ 0x64FF_FFFF (16MB空间) 5.2 硬件设计注意事项 ⚠️ 关键提示 FPGA的IO电平必须与STM32匹配（通常 3.3V LVTTL/LVCMOS33）数据线建议串联 22~47Ω 电阻抑制信号反射，尤其是高速运行时地址线若不需要全部使用，可接地或接固定电平，减少FPGA引脚占用若使用等待信号（NWAIT），需在EBI配置中使能，并在FPGA中正确驱动航空电子场景需特别关注 EMC/EMI 设计，建议增加滤波和屏蔽 6. FPGA端Verilog接口设计 FPGA侧的核心任务是模拟一个"SRAM设备"，响应STM32的读写时序。以下是基于异步SRAM模式的完整Verilog接口模块，直接对应你的实际工程代码： 6.1 模块接口定义 module EBI_LOCALBUS ( /* --------------------- Input Signals --------------------- */ input I_sys_clk, // 系统时钟 input I_rst_n, // 系统复位 input I_EBI_CS_n, // EBI片选 input I_EBI_WE_n, // EBI写信号 input I_EBI_OE_n, // EBI读信号 input [23 : 00] I_EBI_addr, // EBI地址 (24位) inout [15 : 00] IO_EBI_data, // EBI数据总线 (16位双向) input [15 : 00] I_EBI_RD_data, // CPU读数据 (来自内部模块) /* --------------------- Output Signals -------------------- */ output [15 : 00] O_EBI_WR_data, // CPU写数据 (输出到内部模块) output O_EBI_CS_n, // 片选转接 output reg O_EBI_WE_n, // 写信号同步输出 output O_EBI_RD_n, // 读信号同步输出 output [23 : 00] O_EBI_addr // 地址转接 );6.2 核心设计要点 6.2.1 信号直通与数据三态控制 // EBI片选直通 assign O_EBI_CS_n = I_EBI_CS_n; // EBI地址直通 assign O_EBI_addr = I_EBI_addr; // 写数据：EBI总线 → FPGA内部 (写操作时数据由STM32驱动) assign O_EBI_WR_data = IO_EBI_data; // 读数据：FPGA内部 → EBI总线 (仅在片选有效且读使能有效时驱动) assign IO_EBI_data = ( (I_EBI_CS_n == 1'b0) && (S_EBI_RD_N_d2 == 1'b0) ) ? I_EBI_RD_data : 16'bz;关键设计： O_EBI_CS_n 和 O_EBI_addr 为直通信号，不做时钟域转换，确保地址和片选的最小延迟 IO_EBI_data 采用三态控制：仅在 CS_n == 0 且 RD_N_d2 == 0 时驱动读数据，否则置高阻态，避免总线冲突 O_EBI_WR_data 直接采样 IO_EBI_data，因为写操作时数据总线由STM32驱动，无需三态判断 3.2.2 写信号同步 // EBI写信号打拍同步 always @(posedge I_sys_clk or negedge I_rst_n) begin if (I_rst_n == 1'b0) begin O_EBI_WE_n <= 1'b1; // 复位后写无效 end else begin O_EBI_WE_n <= I_EBI_WE_n; end end设计意图：写信号经过1级同步，从异步EBI域转入FPGA系统时钟域同步后的 O_EBI_WE_n 可直接用于内部模块的写使能，配合 O_EBI_addr 和 O_EBI_WR_data 完成一次完整的写操作 6.2.3 读信号同步 reg S_EBI_RD_N_d0; reg S_EBI_RD_N_d1; reg S_EBI_RD_N_d2; // EBI读信号三级打拍 always @(posedge I_sys_clk or negedge I_rst_n) begin if (I_rst_n == 1'b0) begin S_EBI_RD_N_d0 <= 1'b1; S_EBI_RD_N_d1 <= 1'b1; S_EBI_RD_N_d2 <= 1'b1; end else begin S_EBI_RD_N_d0 <= I_EBI_OE_n; S_EBI_RD_N_d1 <= S_EBI_RD_N_d0; S_EBI_RD_N_d2 <= S_EBI_RD_N_d1; end end assign O_EBI_RD_n = S_EBI_RD_N_d2;为什么读信号需要3级同步？读信号采用三级延迟（而非写信号的1级），原因如下：同步级数作用S_EBI_RD_N_d0第一级同步，消除亚稳态S_EBI_RD_N_d1第二级同步，稳定信号S_EBI_RD_N_d2第三级延迟，为FPGA内部模块预留数据准备时间读操作需要FPGA内部模块在检测到读使能后，将数据放到 I_EBI_RD_data 上，再通过三态门驱动到 IO_EBI_data。三级延迟确保了：内部模块有足够的时间响应读请求数据在 S_EBI_RD_N_d2 == 0 时已经稳定满足STM32 EBI的数据建立时间要求 7. 内部模块连接示例 EBI_LOCALBUS 模块本身是一个总线桥接器，需要配合内部功能模块使用。以下是一个典型的寄存器文件连接示例： module internal_regfile ( input I_sys_clk, input I_rst_n, input I_cs_n, // 来自 EBI_TO_LOCALBUS.O_EBI_CS_n input I_we_n, // 来自 EBI_TO_LOCALBUS.O_EBI_WE_n input I_rd_n, // 来自 EBI_TO_LOCALBUS.O_EBI_RD_n input [23:0] I_addr, // 来自 EBI_TO_LOCALBUS.O_EBI_addr input [15:0] I_wr_data, // 来自 EBI_TO_LOCALBUS.O_EBI_WR_data output reg [15:0] O_rd_data // 送到 EBI_TO_LOCALBUS.I_EBI_RD_data ); reg [15:0] reg_file [0:255]; // 256个16位寄存器 integer i; initial begin for (i = 0; i < 256; i = i + 1) reg_file[i] = 16'd0; end // 写操作：WE_n下降沿 (同步后的信号) always @(posedge I_sys_clk or negedge I_rst_n) begin if (!I_rst_n) begin // 复位逻辑 end else if (!I_cs_n && !I_we_n) begin reg_file[I_addr[7:0]] <= I_wr_data; end end // 读操作：组合逻辑输出 (确保在RD_n有效时数据已稳定) always @(*) begin if (!I_cs_n && !I_rd_n) O_rd_data = reg_file[I_addr[7:0]]; else O_rd_data = 16'h0000; end endmodule顶层连接： module top_fpga_stm32 ( input sys_clk, input sys_rst_n, // EBI物理接口 inout [15:0] fmc_data, input [23:0] fmc_addr, input fmc_cs_n, input fmc_oe_n, input fmc_we_n ); wire [15:0] ebi_rd_data; wire [15:0] ebi_wr_data; wire ebi_cs_n; wire ebi_we_n; wire ebi_rd_n; wire [23:0] ebi_addr; EBI_LOCALBUS u_ebi_bridge ( .I_sys_clk (sys_clk), .I_rst_n (sys_rst_n), .I_EBI_CS_n (fmc_cs_n), .I_EBI_WE_n (fmc_we_n), .I_EBI_OE_n (fmc_oe_n), .I_EBI_addr (fmc_addr), .IO_EBI_data (fmc_data), .I_EBI_RD_data (ebi_rd_data), .O_EBI_WR_data (ebi_wr_data), .O_EBI_CS_n (ebi_cs_n), .O_EBI_WE_n (ebi_we_n), .O_EBI_RD_n (ebi_rd_n), .O_EBI_addr (ebi_addr) ); internal_regfile u_regfile ( .I_sys_clk (sys_clk), .I_rst_n (sys_rst_n), .I_cs_n (ebi_cs_n), .I_we_n (ebi_we_n), .I_rd_n (ebi_rd_n), .I_addr (ebi_addr), .I_wr_data (ebi_wr_data), .O_rd_data (ebi_rd_data) ); endmodule8. STM32端HAL配置与驱动 STM32侧使用HAL库配置FMC/EBI为异步SRAM模式。以下代码基于STM32F407，使用Bank1_NE2（对应地址 0x64000000）： 8.1 GPIO初始化 #include "stm32f4xx_hal.h" #define FPGA_BASE_ADDR 0x64000000 // 内存映射指针 (16位访问) volatile uint16_t *fpga_regs = (volatile uint16_t *)FPGA_BASE_ADDR; static void FMC_GPIO_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; __HAL_RCC_GPIOD_CLK_ENABLE(); __HAL_RCC_GPIOE_CLK_ENABLE(); __HAL_RCC_GPIOF_CLK_ENABLE(); __HAL_RCC_GPIOG_CLK_ENABLE(); // 数据总线 D0~D15: PD14/15, PE7~15 GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_14 | GPIO_PIN_15; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_AF_PP; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_VERY_HIGH; GPIO_InitStruct.Alternate = GPIO_AF12_FMC; HAL_GPIO_Init(GPIOD, &GPIO_InitStruct); GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_7 | GPIO_PIN_8 | GPIO_PIN_9 | GPIO_PIN_10 | GPIO_PIN_11 | GPIO_PIN_12 | GPIO_PIN_13 | GPIO_PIN_14 | GPIO_PIN_15; HAL_GPIO_Init(GPIOE, &GPIO_InitStruct); // 地址总线 A0~A5: PF0~PF5 (可扩展至A23) GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_0 | GPIO_PIN_1 | GPIO_PIN_2 | GPIO_PIN_3 | GPIO_PIN_4 | GPIO_PIN_5; HAL_GPIO_Init(GPIOF, &GPIO_InitStruct); // 控制信号: NOE(PD4), NWE(PD5), NE2(PG9) GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_4 | GPIO_PIN_5; HAL_GPIO_Init(GPIOD, &GPIO_InitStruct); GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_9; HAL_GPIO_Init(GPIOG, &GPIO_InitStruct); }8.2 FMC异步SRAM模式初始化 void FMC_FPGA_Init(void) { SRAM_HandleTypeDef hsram = {0}; FMC_NORSRAM_TimingTypeDef Timing = {0}; FMC_GPIO_Init(); __HAL_RCC_FMC_CLK_ENABLE(); hsram.Instance = FMC_NORSRAM_DEVICE; hsram.Extended = FMC_NORSRAM_EXTENDED_DEVICE; // Bank1_NE2, 16位数据宽度, SRAM类型 hsram.Init.NSBank = FMC_NORSRAM_BANK2; hsram.Init.DataAddressMux = FMC_DATA_ADDRESS_MUX_DISABLE; // 非复用 hsram.Init.MemoryType = FMC_MEMORY_TYPE_SRAM; hsram.Init.MemoryDataWidth = FMC_NORSRAM_MEM_BUS_WIDTH_16; hsram.Init.BurstAccessMode = FMC_BURST_ACCESS_MODE_DISABLE; hsram.Init.WaitSignalPolarity = FMC_WAIT_SIGNAL_POLARITY_LOW; hsram.Init.WrapMode = FMC_WRAP_MODE_DISABLE; hsram.Init.WaitSignalActive = FMC_WAIT_TIMING_BEFORE_WS; hsram.Init.WriteOperation = FMC_WRITE_OPERATION_ENABLE; hsram.Init.WaitSignal = FMC_WAIT_SIGNAL_DISABLE; hsram.Init.ExtendedMode = FMC_EXTENDED_MODE_DISABLE; hsram.Init.AsynchronousWait = FMC_ASYNCHRONOUS_WAIT_DISABLE; hsram.Init.WriteBurst = FMC_WRITE_BURST_DISABLE; hsram.Init.ContinuousClock = FMC_CONTINUOUS_CLOCK_SYNC_ONLY; // 时序配置 (HCLK = 168MHz, 1周期 ≈ 5.95ns) // 需根据FPGA时序报告调整，满足建立/保持时间 Timing.AddressSetupTime = 2; // 地址建立: ~12ns Timing.AddressHoldTime = 1; // 地址保持 Timing.DataSetupTime = 5; // 数据建立: ~30ns Timing.BusTurnAroundDuration = 1; // 总线周转 Timing.CLKDivision = 2; Timing.DataLatency = 2; Timing.AccessMode = FMC_ACCESS_MODE_A; HAL_SRAM_Init(&hsram, &Timing, &Timing); }8.3 读写驱动函数 /** * @brief 向FPGA寄存器写入16位数据 */ static inline void FPGA_WriteReg(uint16_t reg, uint16_t value) { fpga_regs[reg] = value; __DSB(); // 数据同步屏障，确保写入完成 } /** * @brief 从FPGA寄存器读取16位数据 */ static inline uint16_t FPGA_ReadReg(uint16_t reg) { uint16_t val = fpga_regs[reg]; __DSB(); return val; } /** * @brief 批量数据写入 */ void FPGA_WriteBuffer(uint16_t reg_base, uint16_t *data, uint32_t len) { for (uint32_t i = 0; i < len; i++) { fpga_regs[reg_base + i] = data[i]; } __DSB(); } /** * @brief 批量数据读取 */ void FPGA_ReadBuffer(uint16_t reg_base, uint16_t *data, uint32_t len) { for (uint32_t i = 0; i < len; i++) { data[i] = fpga_regs[reg_base + i]; } __DSB(); }9. 读写时序分析 9.1 读时序 (FPGA → STM32) 读时序要点： I_EBI_OE_n 下降沿后，FPGA内部模块开始准备数据经过3个时钟周期（d0 → d1 → d2），S_EBI_RD_N_d2 变为低电平三态门在 S_EBI_RD_N_d2 == 0 时使能，将 I_EBI_RD_data 驱动到 IO_EBI_data STM32在 NOE 上升沿采样数据，需确保数据在采样前已稳定（满足DataSetupTime） 9.2 写时序 (STM32 → FPGA) 写时序要点： I_EBI_WE_n 下降沿表示写周期开始，STM32地址和数据已稳定 O_EBI_WE_n 在1个时钟周期后同步到低电平，内部模块在时钟上升沿检测 !O_EBI_WE_n && !O_EBI_CS_n 执行写操作 O_EBI_WR_data 直接采样 IO_EBI_data，无需额外延迟，因为写操作时数据总线由STM32持续驱动 10. 关键设计决策说明 10.1 为什么写信号只用1级同步，读信号用3级？信号同步级数原因I_EBI_WE_n → O_EBI_WE_n1级写操作对FPGA是"被动接收"，数据总线由STM32驱动，FPGA只需在时钟沿采样稳定的数据即可I_EBI_OE_n → S_EBI_RD_N_d23级读操作对FPGA是"主动输出"，需要给内部模块预留时间准备数据，再通过三态门驱动到总线10.2 三态门控制逻辑 assign IO_EBI_data = ( (I_EBI_CS_n == 1'b0) && (S_EBI_RD_N_d2 == 1'b0) ) ? I_EBI_RD_data : 16'bz;使用 S_EBI_RD_N_d2 而非 I_EBI_OE_n 的原因：直接使用 I_EBI_OE_n 会导致FPGA在STM32还未准备好接收数据时就驱动总线，可能产生总线冲突使用延迟后的 S_EBI_RD_N_d2 确保：① 内部数据已准备好；② STM32的读使能确实有效；③ 满足数据建立时间 10.3 地址直通 vs 同步 assign O_EBI_addr = I_EBI_addr; // 直通，无时钟延迟地址采用组合逻辑直通而非同步，原因：地址在EBI访问期间保持稳定，无需跨时钟域处理减少地址到内部模块的延迟，提高访问速度地址稳定性由STM32硬件保证 EBI开发手册下载

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刘航宇 7月23日
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国家线已出，26复试与27届考研西北大学843电子信息该如何准备？ 🔥 26届复试党（迫在眉睫版） 🌱 27届考研党（早鸟规划版） 27考研概况 843专业招生人数考试科目初试题型与分值下面针对新生常见提问的一些问答：国家线终于出了是264分！考西北大学843电子信息的宝子们看过来，这篇一次性说清26届复试和27届初试该怎么准备！图片 peSlNL9.png图片 🔥 26届复试党（迫在眉睫版）先联系导师，选导师！！提前占据自己喜欢的研究方向 ⏰ 时间节点要记牢国家线公布后1-2周内，西大自划线+复试名单就会出复试一般安排在3月底-4月初 📋 西北大学复试考什么？843电子信息复试通常包含：专业课笔试综合面试实验操作 💡 现阶段必做3件事：速查官网 → 按研究生网站或提供的资料看以往复试细则联系导师 → 邮件模板准备好，附上简历+初试成绩狂补专业课 → 重点看初试没考但复试常考的内容 💬 西大复试很公平，不歧视双非！本科没项目也别慌，把毕业设计吃透也能聊！推荐的复试指导班和资料 ✅26 届 843 复试指导课仅需31（资料整理服务费68）不到一顿饭钱轻松助你考研一臂之力，报名链接👉 https://mooc1.chaoxing.com/course/portal/f4Jg9QrC9ticE_Jwt1BcCA peSuvvj.png图片 peSlNL9.png图片 🌱 27届考研党（早鸟规划版） 📌 843电子信息考情速览初试科目：政治、英语一、数学一、843电子基础综合参考书：模电、数电和电路 🗓️ 全年时间轴（建议版）图片全科真题模拟；专业课刷西大历年真题（重点！） ⚠️ 西大843避坑提醒：真题重复率不低！务必搞到近10年真题（报名27课程或者考研Q群519462257获取）电路计算题要动手算，别只看不做关注电子学院和计算机学院官网，9月看招生简章有无变动推荐的初试系统全程班和资料（报名特惠488，该班级会送复试） ✅27 届 843 电子通信考研系统班：从基础划重点到真题逐题讲，还有复试全程指导，赠送 07-26 年 843/849 真题 + 笔记课件 + 复试资料包，报名链接👉https://mooc1.chaoxing.com/course/260044360.html peSlIW8.png图片 peSlNL9.png图片请记住：初试分数是硬道理，复试表现是加分项别被"本科出身"焦虑绑架，西大真的很公平现在准备完全来得及，执行力比完美计划更重要 27考研概况西北大学在大厂如华为、中兴、腾讯和阿里的认可度一向不错，西北大学电子信息类专业在211中报名人数一直较少，21~25年，这几年来看，复试分数线一直都是国家线或者比国家线高几分，因此从报考性价比和上岸概率来说无疑是个不错的选择！ 843专业招生人数新一代电子信息专硕专硕专硕120人左右，电子科学与技术（学硕）20人左右，信息与通信工程（学硕）20人左右考试科目模电、数电、电路----（三门课不少章节不考，考的不算多）初试题型与分值初试：三门，每门2~3题，每科目占50分考察基础理解程度下面针对新生常见提问的一些问答：问：西北大学843就业情况如何？答：就业不错，高的有年薪50~60W的，也低的也有18W、15W的，每年有不少去大厂、银行的。问：西北大学843三个专业初试是一样的吗？答：完全一样，卷子也一样，复试略有不同问：我本科不是电子信息类专业可以报名吗？答：可以，不歧视，根据以往843考研班统计结果来看，是有不少跨专业上岸的，跨幅最大是本科土木问：我本科是二本，专升本可以吗？答：可以报名，考试流程都是正常的，对于这类学生可能存在自身学习能力低下，但是只要努力就会有结果，根据以往843考研班统计结果：每年都有二本上岸的，2024年有两位是专升本过来的问：有没有843考研交流群？答：有，推荐下面这个843群有500多人QQ群号：519462257QQ群号：519462257QQ群号：519462257 点击快速加入，西大843QQ交流大群问：843初试都有考哪些东西? 答：模电，数电，电路分析三本书，不过不少地方不考，不用太担心！如果不知道重点可以进一步问学长问：是否有推荐的靠谱843课程班或资料？答：下面两个链接是推荐的843班 https://edu.ee.ac.cn/ https://mooc1.chaoxing.com/course/260044360.html peS1nSO.png图片 peSlNL9.png图片如果只是需要考研初试复试真题资料话可以联系学长哦~ 问：843复试难吗，歧视双非吗？答：不难中规中矩，不歧视双非，每年有二本上岸的，双非压线上岸的问：843报考专业如何选择？答：这个开放的，大家可能根据自己本科专业或者喜好进行选择，学硕毕业要求会难一些，其次招生人数也会少一些

我的随笔 # 西北大学843

刘航宇 1年前
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2025-01-09
【FPGA】AXI DMA详解 <DMA简介 ZYNQ DMA简介三、AXI DMA IP简介四、AXI DMA参数与接口分析 Xilinx FPGA里面的AXI DMA IP核的简单用法 DMA简介 DMA是一种内存访问技术，允许某些计算机内部的硬件子系统可以独立的直接读写内存，而不需要CPU介入处理，从而不需要CPU的大量中断负载，否则，CPU需要从来源把每一片段的数据复制到寄存器，然后在把他们再次写回到新的地方，在这个时间里，CPU就无法执行其他的任务。 DMA是一种快速数据传送方式，通常用来传送数据量较多的数据块。使用DMA时，CPU向DMA控制器发送一个存储器传输请求，这样当DMA控制器在传输的时候，CPU执行其他的操作，传输完成时DMA以中断的方式通知CPU。 DMA传输过程的示意图为：图片 DMA的传输过程为： 1、为了配置用DMA传输数据到存储器，处理器（Cortex-A9）发出一条指令。 2、DMA控制器把数据从外设传输到存储器或者从存储器传输到存储器，从而较少CPU处理的事务量。 3、输出传输完成后，向CPU发出一个中断通知DMA传输可以关闭。为了发起传输事务，DMA控制器必须得到以下信息：（1）、源地址——数据被读出的地址（2）、目的地址——数据被写入的地址（3）、传输长度——应传输的字节数 ZYNQ DMA简介 ZYNQ提供了两种DMA，一种是集成在PS中的硬核DMA，另一种是PL中使用的软核AXI DMA IP。在ARM APU（Application Processor Unit，应用处理单元）设计过程中，已经考虑到大量数据搬移的情况，因此在APU中自带了一个DMA控制器DAMC，这个DMAC驻留在PS内，而且必须通过驻留在内存中的DMA指令编程，这些程序往往需要CPU准备，因此需要部分的CPU参与。DMAC支持多达8个通道，所以多个DMA结构的核可以挂载在单个DMAC上。 DMAC与PL的连接是通过AXI-GP接口，这个接口最高支持到32位宽，这也限制了这种模式下的传输速率，理论上最大为600MB/s，这种模式不占用PL资源，但需要对DMA指令编程，会增加软件的复杂性。为了获取更高的速率，可以空间换时间，在PL中添加AXI DMA IP core，并利用AXI_HP接口完成高速的数据传输，各种接口的传输比较为：图片 ZYNQ中ACI_HP接口的分布为：图片通过PL的DMA和AXI_HP接口传输方式的拓扑图为：图片 DMA的数据传输经过S_AXI_HP接口，每一个HP接口都含有控制和数据fifo，这些fifo为大数据量突发传输提供缓冲，使得HP成为理想的高速数据接口。对DMA的控制或配置通过M_AXI_GP接口（M代表master为PS），传输状态通过中断传达到PS的中断控制器。对M_AXI_GP0理解是：在ZYNQ7处理器系统IP core中，在PS-PL Configuration下的AXI Non Secure Enablement下有一个GP Master AXI Interface选项，可选一个M_AXI_GP0接口。该接口的作用是对PL侧的IP core通过AXI-Lite总线进行配置，如果不仅需要的话直接不使能即可。图片图片三、AXI DMA IP简介 ZYNQ提供了两种DMA，一种是集成在PS中的硬核DMA，另一种是PL中使用的软核AXI DMA IP。 AXI DMA IP核在AXI4-Stream IP接口之间提供高带宽直接存储访问。其可选的scatter gather（SG，链式相关）功能还可以从基于处理器的系统中的中央处理单元（CPU）卸载数据搬运任务。初始化、状态和管理寄存器通过AXI-Lite从接口访问（即数据发出方为PL，PS为Slave），核心功能组成为（这张图很有助于理解DMA中断以及SDK代码，下面会解释）：图片原图位于AXI_DMA数据手册的第五页。 AXI DMA使用了三种总线，分别是：（1）、AXI Memory Map，用于内存交互，AXI4 Memory Map Read用于从DMA读取，AXI4 Memory Map用于向DMA写入。（2）、AXI4-Lite同于对寄存器的配置。（3）、AXI4-Stream接口用于对外设的读写，S2MM（Stream to Memory Mapped，数据流向内存映射）用于对外设读取。AXI_MM2S和AXI_S2MM是AXI_Stream总线，可以发送和接收连续的数据流，无需地址。 AXI DMA提供3种模式：（1）、Direct Register模式：用于在MM2S和S2MM通道上执行简单的DMA传输，小的FPGA资源少。有两个通道：一个从Device到DMA，另一个从DMA到Device。应用程序必须设置缓冲区地址和长度字段以启动相应通道中的传输。（2）、Scatter/Gather模式：允许在单个DMA事务中将数据传输到多个存储区域传输数据。（3）、Cyclic DMA模式：四、AXI DMA参数与接口分析图片 1、接口分析：（1）、M_AXI_MM2S：DMA的读通道，从DDR中读取数据。受Enable Read Channel控制，表现为M_AXI_MM2S。（2）、M_AXI_S2MM：DMA的写通道，将数据写入DDR中。受Enable Write Channel控制，表现为M_AXI_S2MM。（3）、M_AXIS_MM2S：DMA将数据发送到具有stream接口IP。（4）、S_AXIS_S2MM：DMA将数据从具有Stream接口的IP中将数据读入。（5）、mm2s_introut：DMA将数据从DDR的映射单元中读出，然后将数据发送到具有Stream接口的IP完成信号。（6）、s2mm_introut：DMA将数据从具有stream接口的IP中读入，并写入到内存映射单元的完成中断信号。 2、参数分析图片（1）、Enable Scatter Gatter Engine 链式DMA操作，取消选中该选项可启用directregister模式操作。（2）、Enable Micro DMA 改选项会生成高度优化的DMA，资源数量较少，用于传输极少量数据的应用程序。（3）、Width of Buffer Length Register 根据IP手册pg021，在direct register模式下，此整数值用于指定控制字段缓冲区长度的有效位数，字节数等于2^（width），即字节读取和字节写入的有效长度都是2^(width)。比如宽度设置为26，可传输的字节数为2^（26）字节。（pg021，78页）。（4）、Address Width 指定地址空间的宽度，默认32。（5）、Enable Read Channel Memory Map Data Width：AXI MM2S存储映射读取总线的数据位宽，可为32、64、128、256、512、1024。 Stream Data Width：AXI MM2S AXI-Stream数据总线的位宽，该值必须小于等于Memory Map Data Width，可以为8、16、32、64、128、512、1024。 Max Burst Size：最大突发长度设置，指定的是MM2S的AXI4-Memory Map侧的突发周期的最大值，可为2、4、8、16、32、64、128、256。（6）、Enable Write channel：同Read channel。 3、关于中断的理解（1）、M_AXI_MM2S：DMA的读通道，从DDR中读取数据。受Enable Read Channel控制，表现为M_AXI_MM2S。在AXI_DMA ip core的输出信号中，有两个中断信号，分别是s2mm_introut和mm2s_introut，mm指的是Memory Mapped，S指的是Stream。 Memory Map指的是什么？根据AXI DMA的介绍，AXI DMA提供一个介于AXI4 Memory Mapped 与AXI4 Stream IP之间的高带宽DMA：原话位于IP参考的page5： The AXI DirectMemory Access (AXI DMA) IP core provides high-bandwidth direct memory accessbetween the AXI4 memory mapped and AXI4-Stream IP interfaces. 所以，对于DMA来说，S2MM，就是Stream形式的数据到达DDR映射空间，具体的实现方式是Stream数据流先进入DMA，之后再从DMA到Memeory Mapped。 MM2S是Memory Mapped将数据送入具有AXI Stream接口的IP。从这里分析mm2s_introut与s2mm_introut信号的区别是分析不出来的，因为数据都是先到DMA，再从DMA发送出去。在第5页还有一张图，讲述AXI DMA的架构：图片分析这张图，DDR内存映射空间的读写都是通过AXI4Memory Map完成的，也就是说s2mm与mm2s的重点不在PS DDR侧，重点在PL侧，当Stream接口的数据将输出传到DMA时候，这个过程叫做DMA的接收，DMA将映射单元的数据写到stream接口的IP，这个过程叫做DMA的发送。所以！也就可以理解在SDK中将s2mm_introut定义为DMA接收中断，将mm2s_introut定义为发送中断了！所以以下语句就很容易理解了： // DMA接收通道的中断ID #define RX_INTR_ID XPAR_FABRIC_AXIDMA_0_S2MM_INTROUT_VEC_ID #define TX_INTR_ID XPAR_FABRIC_AXIDMA_0_MM2S_INTROUT_VEC_IDXilinx FPGA里面的AXI DMA IP核的简单用法在FPGA里面，AXI DMA这个IP核的主要作用，就是在Verilog语言和C语言之间传输大批量的数据，使用的通信协议为AXI4-Stream。 Xilinx很多IP核都是基于AXI4-Stream协议的，例如浮点数Floating-point IP核，以及以太网Tri Mode Ethernet MAC IP核。要想将Verilog层面的数据搬运到C语言里面处理，就要使用DMA IP核。本文以浮点数Floating-point IP核将定点数转换为浮点数为例，详细讲解AXI DMA IP核的使用方法。浮点数IP核的输入输出数据都是32位，协议均为AXI4-Stream。C语言程序首先将要转换的定点数数据通过DMA发送给浮点数IP核，浮点数IP核转换完成后再通过DMA将单精度浮点数结果发回C语言程序，再通过printf打印出来。定点数的数据类型为int，小数点定在第四位上，即：XXXXXXX.X。整数部分占28位，小数部分占4位。转换后浮点数的数据类型为float，可以用printf的%f直接打印出来。工程下载地址：https://pan.baidu.com/s/1SXppHMdhroFT8vGCIysYTQ（提取码：u7wf） MicroBlaze C语言工程的建法不再赘述，请参阅：https://blog.csdn.net/ZLK1214/article/details/111824576 以读写Floating-point IP核数据为例图片首先添加Floating-point IP核，作为DMA的外设端：（主存端为BRAM）图片图片图片图片这里要注意一下，一定要勾选上TLAST，否则DMA接收端会出现DMA Internal Error的错误：图片下面是Xilinx DMA手册里面对DMA Internal Error错误的描述：图片添加AXI DMA IP核：图片 IP核添加好了，但还没有连线：图片点击Run Connection Automation，自动连接DMA的S_AXI_LITE接口：图片图片图片图片图片自动连接浮点数IP核的时钟引脚：图片图片图片图片图片添加BRAM控制器：图片图片最终的连线结果：图片修改新建的BRAM的容量为64KB：图片图片最终的地址分配方式：图片保存Block Design，然后生成Bitstream：图片 Bitstream生成后，导出xsa文件：图片 Vitis Platform工程重新导入xsa文件：图片图片修改C程序（helloworld.c）的代码：（这里面XPAR_BRAM_2_BASEADDR最好改成0xc0000000，因为生成的xparameters.h配置文件里面BRAM号可能有变化） /* * helloworld.c: simple test application * * This application configures UART 16550 to baud rate 9600. * PS7 UART (Zynq) is not initialized by this application, since * bootrom/bsp configures it to baud rate 115200 * * ------------------------------------------------ * | UART TYPE BAUD RATE | * ------------------------------------------------ * uartns550 9600 * uartlite Configurable only in HW design * ps7_uart 115200 (configured by bootrom/bsp) */ #include <stdio.h> #include <xaxidma.h> #include "platform.h" // DMA无法通过AXI Interconnect访问Microblaze本身的BRAM内存 // 只能访问挂接在AXI Interconnect上的内存 #define _countof(arr) (sizeof(arr) / sizeof(*(arr))) typedef struct { int numbers_in[40]; float numbers_out[40]; } BRAM2_Data; static BRAM2_Data *bram2_data = (BRAM2_Data *)XPAR_BRAM_2_BASEADDR; static XAxiDma xaxidma; int main(void) { int i, ret = 0; XAxiDma_Config *xaxidma_cfg; init_platform(); printf("Hello World\n"); printf("Successfully ran Hello World application\n"); // 初始化DMA xaxidma_cfg = XAxiDma_LookupConfig(XPAR_AXIDMA_0_DEVICE_ID); XAxiDma_CfgInitialize(&xaxidma, xaxidma_cfg); ret = XAxiDma_Selftest(&xaxidma); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_Selftest() failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 初始化DMA的输入数据 printf("numbers_in=%p, numbers_out=%p\n", bram2_data->numbers_in, bram2_data->numbers_out); for (i = 0; i < _countof(bram2_data->numbers_in); i++) { bram2_data->numbers_in[i] = 314 * (i + 1); if (i & 1) bram2_data->numbers_in[i] = -bram2_data->numbers_in[i]; } // DMA开始发送数据 (Length参数的单位为字节) ret = XAxiDma_SimpleTransfer(&xaxidma, (uintptr_t)bram2_data->numbers_in, sizeof(bram2_data->numbers_in), XAXIDMA_DMA_TO_DEVICE); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_SimpleTransfer(XAXIDMA_DMA_TO_DEVICE) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // DMA开始接收数据 ret = XAxiDma_SimpleTransfer(&xaxidma, (uintptr_t)bram2_data->numbers_out, sizeof(bram2_data->numbers_out), XAXIDMA_DEVICE_TO_DMA); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_SimpleTransfer(XAXIDMA_DEVICE_TO_DMA) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 等待DMA发送完毕 i = 0; while (XAxiDma_Busy(&xaxidma, XAXIDMA_DMA_TO_DEVICE)) { i++; if (i == 200000) { // 必须确保DMA访问的内存是直接挂接在AXI Interconnect上的 // 否则这里会报DMA Decode Error的错误 (the address request points to an invalid address) printf("DMA Tx timeout! DMASR=0x%08lx\n", XAxiDma_ReadReg(xaxidma.RegBase + XAXIDMA_TX_OFFSET, XAXIDMA_SR_OFFSET)); goto err; } } printf("DMA Tx complete!\n"); // 等待DMA接收完毕 i = 0; while (XAxiDma_Busy(&xaxidma, XAXIDMA_DEVICE_TO_DMA)) { i++; if (i == 200000) { // floating-point IP核的配置里面一定要把A通道的tlast复选框勾选上, 使输入端和输出端都有tlast信号 // 否则s_axis_s2mm_tlast一直为0, DMA以为数据还没接收完, 就会报DMA Internal Error的错误 // (the incoming packet is bigger than what is specified in the DMA length register) printf("DMA Rx timeout! DMASR=0x%08lx\n", XAxiDma_ReadReg(xaxidma.RegBase + XAXIDMA_RX_OFFSET, XAXIDMA_SR_OFFSET)); goto err; } } printf("DMA Rx complete!\n"); err: for (i = 0; i < _countof(bram2_data->numbers_out); i++) printf("numbers_out[%d]=%f\n", i, bram2_data->numbers_out[i]); cleanup_platform(); return 0; }C程序的运行结果：图片图片接下来讲一下我们刚才禁用掉的Scatter Gather接口的用法。取消禁用后，之前的C代码就不能运行了。之前没有启用Scatter Gather的时候，我们一次只能提交一个DMA请求，等这个DMA请求的数据传输完毕后，我们才能提交下一个DMA传输请求。有了Scatter Gather接口，我们就可以一次性提交很多很多DMA请求，然后CPU去干其他的事情。这可以大大提高传输效率。除此以外，Scatter Gather还可以将多个位于不同内存地址的缓冲区合并成一个AXI4-Stream数据包传输。下面的示例演示了如何利用Scatter Gather功能批量收发3组数据包。启用了Scatter Gather后，DMA里面多出了一个M_AXI_SG接口，点击Run Connection Automation，连接到AXI Interconnect上：图片图片 Vivado工程Generate Bitstream，然后导出xsa文件。回到Vitis后，必须把Platform工程删了重建，不然XPAR_AXI_DMA_0_INCLUDE_SG的值得不到更新。图片图片图片原有的C程序不再可用，修改一下程序代码： /* * helloworld.c: simple test application * * This application configures UART 16550 to baud rate 9600. * PS7 UART (Zynq) is not initialized by this application, since * bootrom/bsp configures it to baud rate 115200 * * ------------------------------------------------ * | UART TYPE BAUD RATE | * ------------------------------------------------ * uartns550 9600 * uartlite Configurable only in HW design * ps7_uart 115200 (configured by bootrom/bsp) */ #include <stdio.h> #include <xaxidma.h> #include "platform.h" /* Xilinx的官方例程：C:\Xilinx\Vitis\2020.1\data\embeddedsw\XilinxProcessorIPLib\drivers\axidma_v9_11\examples\xaxidma_example_sg_poll.c */ // DMA无法通过AXI Interconnect访问Microblaze本身的BRAM内存 // 只能访问挂接在AXI Interconnect上的内存 #define _countof(arr) (sizeof(arr) / sizeof(*(arr))) typedef struct { int numbers_in[40]; float numbers_out[40]; } BRAM2_Data; typedef struct { uint8_t txbuf[640]; uint8_t rxbuf[640]; } BRAM2_BdRingBuffer; static BRAM2_Data *bram2_data = (BRAM2_Data *)0xc0000000; static BRAM2_BdRingBuffer *bram2_bdringbuf = (BRAM2_BdRingBuffer *)0xc0008000; static XAxiDma xaxidma; int main(void) { int i, n, ret = 0; XAxiDma_Bd *bd, *p; XAxiDma_BdRing *txring, *rxring; XAxiDma_Config *cfg; init_platform(); printf("Hello World\n"); printf("Successfully ran Hello World application\n"); // 初始化DMA cfg = XAxiDma_LookupConfig(XPAR_AXIDMA_0_DEVICE_ID); XAxiDma_CfgInitialize(&xaxidma, cfg); ret = XAxiDma_Selftest(&xaxidma); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_Selftest() failed! ret=%d\n", ret); goto err; } if (!XAxiDma_HasSg(&xaxidma)) { printf("XPAR_AXI_DMA_0_INCLUDE_SG=%d\n", XPAR_AXI_DMA_0_INCLUDE_SG); printf("Please recreate and build Vitis platform project!\n"); goto err; } // 初始化DMA的输入数据 printf("[0] numbers_in=%p, numbers_out=%p\n", bram2_data[0].numbers_in, bram2_data[0].numbers_out); printf("[1] numbers_in=%p, numbers_out=%p\n", bram2_data[1].numbers_in, bram2_data[1].numbers_out); printf("[2] numbers_in=%p, numbers_out=%p\n", bram2_data[2].numbers_in, bram2_data[2].numbers_out); for (i = 0; i < _countof(bram2_data[0].numbers_in); i++) { bram2_data[0].numbers_in[i] = 314 * (i + 1); bram2_data[1].numbers_in[i] = -141 * (i + 1); bram2_data[2].numbers_in[i] = -2718 * (i + 1); if (i & 1) { bram2_data[0].numbers_in[i] = -bram2_data[0].numbers_in[i]; bram2_data[1].numbers_in[i] = -bram2_data[1].numbers_in[i]; bram2_data[2].numbers_in[i] = -bram2_data[2].numbers_in[i]; } } // 配置DMA发送描述符 txring = XAxiDma_GetTxRing(&xaxidma); n = XAxiDma_BdRingCntCalc(XAXIDMA_BD_MINIMUM_ALIGNMENT, sizeof(bram2_bdringbuf->txbuf)); ret = XAxiDma_BdRingCreate(txring, (uintptr_t)bram2_bdringbuf->txbuf, (uintptr_t)bram2_bdringbuf->txbuf, XAXIDMA_BD_MINIMUM_ALIGNMENT, n); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingCreate(txring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } printf("BdRing Tx count: %d\n", n); ret = XAxiDma_BdRingAlloc(txring, 3, &bd); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingAlloc(txring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } p = bd; for (i = 0; i < 3; i++) { XAxiDma_BdSetBufAddr(p, (uintptr_t)bram2_data[i].numbers_in); XAxiDma_BdSetLength(p, sizeof(bram2_data[i].numbers_in), txring->MaxTransferLen); XAxiDma_BdSetCtrl(p, XAXIDMA_BD_CTRL_TXSOF_MASK | XAXIDMA_BD_CTRL_TXEOF_MASK); XAxiDma_BdSetId(p, i); p = (XAxiDma_Bd *)XAxiDma_BdRingNext(txring, p); } ret = XAxiDma_BdRingToHw(txring, 3, bd); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingToHw(txring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 配置DMA接收描述符 rxring = XAxiDma_GetRxRing(&xaxidma); n = XAxiDma_BdRingCntCalc(XAXIDMA_BD_MINIMUM_ALIGNMENT, sizeof(bram2_bdringbuf->rxbuf)); ret = XAxiDma_BdRingCreate(rxring, (uintptr_t)bram2_bdringbuf->rxbuf, (uintptr_t)bram2_bdringbuf->rxbuf, XAXIDMA_BD_MINIMUM_ALIGNMENT, n); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingCreate(rxring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } printf("BdRing Rx count: %d\n", n); ret = XAxiDma_BdRingAlloc(rxring, 3, &bd); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingAlloc(rxring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } p = bd; for (i = 0; i < 3; i++) { XAxiDma_BdSetBufAddr(p, (uintptr_t)bram2_data[i].numbers_out); XAxiDma_BdSetLength(p, sizeof(bram2_data[i].numbers_out), rxring->MaxTransferLen); XAxiDma_BdSetCtrl(p, 0); XAxiDma_BdSetId(p, i); p = (XAxiDma_Bd *)XAxiDma_BdRingNext(rxring, p); } ret = XAxiDma_BdRingToHw(rxring, 3, bd); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingToHw(rxring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 开始发送数据 ret = XAxiDma_BdRingStart(txring); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingStart(txring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 开始接收数据 ret = XAxiDma_BdRingStart(rxring); if (ret != XST_SUCCESS) { printf("XAxiDma_BdRingStart(rxring) failed! ret=%d\n", ret); goto err; } // 等待收发结束 n = 0; while (n < 6) { // 检查发送是否结束 ret = XAxiDma_BdRingFromHw(txring, XAXIDMA_ALL_BDS, &bd); if (ret != 0) { n += ret; p = bd; for (i = 0; i < ret; i++) { printf("DMA Tx%lu Complete!\n", XAxiDma_BdGetId(p)); p = (XAxiDma_Bd *)XAxiDma_BdRingNext(txring, p); } ret = XAxiDma_BdRingFree(txring, ret, bd); if (ret != XST_SUCCESS) printf("XAxiDma_BdRingFree(txring) failed! ret=%d\n", ret); } // 检查接收是否结束 ret = XAxiDma_BdRingFromHw(rxring, XAXIDMA_ALL_BDS, &bd); if (ret != 0) { n += ret; p = bd; for (i = 0; i < ret; i++) { printf("DMA Rx%lu Complete!\n", XAxiDma_BdGetId(p)); p = (XAxiDma_Bd *)XAxiDma_BdRingNext(rxring, p); } ret = XAxiDma_BdRingFree(rxring, ret, bd); if (ret != XST_SUCCESS) printf("XAxiDma_BdRingFree(rxring) failed! ret=%d\n", ret); } } err: for (i = 0; i < _countof(bram2_data[0].numbers_out); i++) printf("numbers_out[%d]=%f,%f,%f\n", i, bram2_data[0].numbers_out[i], bram2_data[1].numbers_out[i], bram2_data[2].numbers_out[i]); cleanup_platform(); return 0; }图片

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刘航宇 1年前
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2024-08-23
FPGA/数字IC之FIFO深度计算 FIFO的深度计算问题1情况1:fa>fb，且在读和写中都没有空闲周期； 2情况2:fa>fb，两个连续的读写之间有一个时钟周期延迟； 3️情况3:fa>fb，在读和写中都有空闲周期； 4️情况4:fa>fb，读写使能的占空比给定； 5️情况5:fa<fb，在读和写中都没有空闲周期； 6情况6:fa<fb，在读和写中都有空闲周期 7情况7:fa=fb，在读和写中都没有空闲周期。 8️情况8:fa=fb，在写和读中都有空闲周期情况9:数据速率如下所示； 1️0情况10:以不同的形式给出写入和读取的规则。对于读写同时进行的FIFO，有一个简便计算公式 FIFO的深度计算问题 FIFO的最小深度问题，可以理解为两个模块之间的数据传输问题；只有在读取速度慢于写入速度的情况下，我们才需要一个FIFO，来暂时的寄存这些没有被读出去的数据；一个最主要的逻辑思想是：确定FIFO的大小，就是要找到在写入过程中没有被读取的数据的个数；即FIFO的深度等于未被读取的数据的数量。现在考虑一种实例，A时钟域数据发往B时钟域，将会出现以下几种情况： 1情况1:fa>fb，且在读和写中都没有空闲周期；例如：写入频率fa = 80MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。计算如下：写入一个数据需要的时间 = 1 / 80MHz = 12.5ns；写入突发事件中所有数据需要时间 = 120 * 12.5 = 1500ns；读取一个数所需时间 = 1 / 50MHz = 20ns；所有数据写入完成后使用1500ns，1500ns可以读出数据为 = 1500 / 20 = 75个。所以，要在FIFO中存储的剩余数据量为 120 - 75 = 45；故：设计的FIFO的最小深度为45！ 2情况2:fa>fb，两个连续的读写之间有一个时钟周期延迟；这种情况和情况1一样，仅仅是人为的制造了某种混乱； 3️情况3:fa>fb，在读和写中都有空闲周期；例如：写入频率fa = 80MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。两个连续的写之间空闲周期为1，两个连续的读之间空闲周期为3；计算如下：可以理解为每两个时钟周期写入一次数据，每四个时钟周期读出一个数据。写入一个数据需要的时间 = 2 (1 / 80MHz) = 2 12.5 = 25ns；写入突发事件中所有数据需要时间 = 120 * 25 = 3000ns；读取一个数所需时间 = 4 (1 / 50MHz) = 4 20 = 80ns；所有数据写入完成后使用3000ns，可以读出数据为 = 3000 / 80 = 37.5 ≈ 37个。所以，要在FIFO中存储的剩余数据量为120 - 37 = 83；故：设计的FIFO的最小深度为83！ 4️情况4:fa>fb，读写使能的占空比给定；例如：写入频率fa = 80MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。写使能占空比为50%，读使能占空比为25%。这种情况和情况3一样，没有什么区别；【注】这里的情况2️和情况4仅仅是为了说明同一个问题可以通过不同的方式来提问。 5️情况5:fa<fb，在读和写中都没有空闲周期；例如：写入频率fa = 30MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。计算如下：在这种情况下，深度为1的FIFO就足够了，因为不会有任何数据的丢失，因为读比写快。 6情况6:fa<fb，在读和写中都有空闲周期例如：写入频率fa = 30MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。两个连续的写之间空闲周期为1，两个连续的读之间空闲周期为3；计算如下：可以理解为每两个时钟周期写入一次数据，每四个时钟周期读出一个数据。写入一个数据需要的时间 = 2 (1 / 30MHz) = 2 33.33 = 66.667ns；写入突发事件中所有数据需要时间 = 120 * 66.667 = 8000ns；读取一个数所需时间 = 4 (1 / 50MHz) = 4 20 = 80ns；所有数据写入完成后使用8000ns，可以读出数据为 8000 / 80 = 100个。所以，要在FIFO中存储的剩余数据量为120 - 100 = 20；故：设计的FIFO的最小深度为20 7情况7:fa=fb，在读和写中都没有空闲周期。例如：写入/读取频率fa = fb = 30MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。计算如下：如果clka和clkb之间没有相位差，则不需要FIFO；如果clka和clkb之间有一定的相位差，一个深度为“1”的FIFO就够了。 8️情况8:fa=fb，在写和读中都有空闲周期例如：写入频率fa = 50MHz，读取频率fb = 50MHz。突发长度即要写入的数据数目为120个。两个连续的写之间空闲周期为1，两个连续的读之间空闲周期为3；计算如下：可以理解为每两个时钟周期写入一次数据，每四个时钟周期读出一个数据。写入一个数据需要的时间 = 2 (1 / 50MHz) = 2 20 = 40ns；写入突发事件中所有数据需要时间 = 120 * 40 = 4800ns；读取一个数所需时间 = 4 (1 / 50MHz) = 4 20 = 80ns；所有数据写入完成后使用4800ns，可以读出的数据为4800 / 80 = 60个。所以，要在FIFO中存储的剩余数据量为120 - 60 = 60；故：设计的FIFO的最小深度为60！情况9:数据速率如下所示；例如：写入80个数据，需要100个时钟周期，(写入的时钟随机)；读出8个数据，需要10个时钟周期，(读取的时钟随机)。计算如下： ①上述表明，书写频率等于读出频率 ②读和写都可以在任何随机的时刻发生，以下是一些可能性。图片在上述情况中，完成写入所需的周期如下：图片在FIFO设计中，为了更稳妥的考虑，我们选择最坏的情况下进行数据传输，以此来设计FIFO的深度，以避免数据丢失；最坏的情况即：写和读之间的数据率差异应该最大，因此对于写操作，考虑最大的数据速率，对于读操作，考虑最小的数据速率。故：考虑上述可能性中的第四种情况(即所谓的“背靠背”情况)：计算如下： 160个时钟周期内，写入160个数据；数据的读取率为8个数据/10个时钟周期；在160个时钟周期内可以读取的数据量为：160 * 8 / 10 = 128。因此，需要存储在FIFO中的剩余字节数为160 - 128 = 32。故：设计的FIFO的最小深度为32！ 1️0情况10:以不同的形式给出写入和读取的规则。例如： fa = fb / 4； Tenb = Ta * 100； enb的占空比为25%。计算如下：在这种情况下，就需要假设一些数值：设：fb = 100MHz。则，fa = 1 / 4 * 100 = 25MHz。则：Ta = 40ns，Tenb = 4000ns；又因为写使能占空比25%。则：写使能时间为4000ns / 4 = 1000ns。【注】此处认为fb为写时钟，因为只有这样，才能是写入的比读出的快，当然了，把fa当做写时钟，下面就没法算了，哈哈。突发长度 = 1000ns / 10ns = 100个；在写入的1000ns内，可以读出 1000ns / 40ns = 25个；所以，要在FIFO中存储的剩余数据量为100 - 25 = 75；故：设计的FIFO的最小深度为75！例如假设两个异步时钟clk_a和clk_b，clk_a = 148.5M，clk_b = 140M。如图所示，clk_a时钟域中连续1920个16bit的数据通过data_valid标记，有效数据之后，紧接着720个无效数据时钟周期。请问，该数据通过异步fifo同步到clk_b时钟域，异步fifo的最小深度是多少？请写出计算过程。图片【解析】考虑情况9️中case-4案例，即所谓的“背靠背”情况：在a时钟域通过1920 * 2 = 3840个Ta传输3840个数据； Ta = 1 / 148.5MHz ≈ 6.734ns； Tb = 1 / 140MHz ≈ 7.143ns。 3840 * 6.734 = 25858.56ns；在25858.56ns内，通过clk_b读取的个数为:25858.56 / 7.143 ≈ 3620个。那么，剩余未读完的个数为3840 - 3620 = 220；即FIFO的深度最小为220。【注】在此情况下，理解清楚规则非常之重要！对于读写同时进行的FIFO，有一个简便计算公式 FIFO_Depth >= Burst_length -Burst_length (rd_clk/ wr_clk)(rd_rate) 最后，需要注意的是，我们在本文通篇计算的都是最小FIFO深度，但是在实际应用中，尤其是异步FIFO的应用中，需要使用格雷码计数，这就要求FIFO的深度为2的整数次幂，否则格雷码计数到最大值跳变为0时，将出现多位变化的情况，不符合设计。异步FIFO深度不是2的整数次幂情况下，则可能需要特殊处理，需要使用别的编码方式了。

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刘航宇 2年前
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通讯等不确定性条件下设计无人机之间的安全距离引用文章：简介 1. 研究问题 2. 分离原理介绍 3. 安全半径设计 4. 仿真及实验验证引用文章： Q. Quan, R. Fu and K. -Y. Cai, "How Far Two UAVs Should Be subject to Communication Uncertainties," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, doi: 10.1109/TITS.2022.3213555. 简介近年来，无人机技术的快速发展使得低空空域中无人机的数量爆炸增长。碰撞避免作为无人机应用的关键技术，近年来人们已经进行了大量研究，设计出各种方法使得无人机在飞行过程中与障碍物保持一定安全距离（本文将该距离称为无人机的安全半径）。然而，在碰撞避免相关研究中，不确定性往往是难以处理的问题。针对不确定性，主流的方法包括对不确定性进行预测，以及在闭环控制中给予补偿。然而，以上方法很依赖于预测及补偿的精准设计，设计不当将有可能导致控制器失效。本研究受地面交通中车辆间安全距离启发，基于对通信不确定性和无人机控制器性能的假设，提出了安全半径设计和控制器设计的原则（本文称为分离原理）。进一步，安全半径具体通常通过经验预先设计，如果设计得过大或过小将分别影响无人机飞行的高效性及安全性。如何根据无人机模型及通信不确定性确定其安全半径下界仍然是悬而未决的问题。利用分离原理，本文研究了设计阶段（无不确定性）和飞行阶段（受不确定性影响）的无人机安全半径设计。最后，通过仿真和实验表明了所提方法的有效性。图片 1. 研究问题本研究中，无人机与障碍物的运动模型均建模为多旋翼模型，换句话说，我们考虑的障碍物可以等效为另一架多旋翼飞行器。对于多旋翼飞行器而言，其可以获得自身以及障碍物的实时位置和速度。为简单描述起见，本文建模均为二维，类似的建模及分析方法可以扩展到三维情况。我们首先建立多旋翼的具体控制模型如下。其中多旋翼的位置和速度分别表示为，速度控制模型建立为一阶惯性环节，其时间常数与无人机的机动性能相关，控制输入为期望速度。在此基础上，本文定义一种新的滤波位置模型如下。多旋翼滤波位置的物理意义是根据多旋翼的当前位置、速度及机动能力，对其运动趋势预测。在此基础上，定义多旋翼的安全区域为以滤波位置为圆心的圆形区域，其半径称为安全半径。对于障碍物，我们类似定义其滤波位置，以及以障碍物滤波位置为圆心的圆形障碍物区域，半径称为障碍物半径。图片进一步，我们针对不确定性做了以下2点假设：（1）无人机和障碍物对自身的三维位置及三维速度估计均存在噪声；（2）无人机在获取障碍物状态信息时，存在通信延迟及丢包。该通信网络模型如下图所示。图片本研究中，丢包模型进一步建模为均值模型，且假设估计噪声、通信延迟、丢包均值模型误差均存在上界且上界已知。其数学定义如下：图片进一步，本文对无人机的控制器性能做出如下假设：（1）在无不确定性的理想状态下，无人机的控制器可以使无人机和障碍物之间的真实距离始终大于给定安全距离；（2）在存在以上不确定性的实际情况中，无人机的控制器可以使无人机和障碍物之间的估计距离始终保持给定安全距离。本研究的具体目标是在不确定性上界已知的条件下计算出无人机安全半径的下界。图片 2. 分离原理介绍无人机在理想状态下设计的控制器中给定的安全半径值，在实际含有不确定性的环境中将转化为估计安全半径；直观上理解，将含有不确定性的无人机与障碍物之间的估计位置误差代替真实位置误差作为反馈时，控制器将难以维持给定的安全半径。本研究中，分离原理具体研究的是不确定性在满足什么条件时无人机的控制器设计和安全半径设计过程可分离，也就是估计安全半径和安全半径相等，成立。分离原理具体数学描述如下：图片分离原理中提出的三个条件包括一个充分必要条件(i)以及两个充分条件(ii)和(iii)。其中，条件(i)为理论推导，在实际中难以得到验证，通常可通过条件(ii)和(iii)进行验证。条件(ii)对无人机速度的限制较宽，该式在障碍物主动躲避无人机的条件下容易达成。反之，条件(iii)对无人机速度的限制较苛刻，要求无人机速度严格大于障碍物速度，适用于在障碍物不主动躲避无人机的情况下。以上两种情况的区别如下图所示。图片 3. 安全半径设计根据上述分离原理的提出，在分离原理满足的前提下，基于无人机的安全半径模型和通信网络模型，可以进一步设计合适大小的无人机安全半径。如前文所述，安全半径设计过大会增加环境的冗余度，设计过小则无法保证飞行过程的安全。在本研究中，给出了在理想情况下以及实际情况下安全半径的下界，分别如下：图片 4. 仿真及实验验证仿真及实验验证在仿真中，我们针对单障碍物、多非合作障碍物、多合作障碍物设计了三种场景来验证我们方法的有效性。在实验中，我们使用DJI tello无人机对以上情况进行测试，结果与我们的理论一致。实验视频： https://youtu.be/LkSDPFGa_1E 论文地址 https://rfly.buaa.edu.cn/pdfs/2022/How_far_two_UAVs_should_be_subject_to_communication_uncertainties.pdf

软硬件算法 # 软件算法

刘航宇 2年前
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泛化能力，过拟合，欠拟合，不收敛，奥卡姆剃刀泛化能力欠拟合过拟合与不收敛解决手段一、模型训练拟合的分类和表现二、欠拟合三、过拟合总结：泛化能力泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，简而言之是在原有的数据集上添加新的数据集，通过训练输出一个合理的结果。学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。欠拟合过拟合与不收敛用比较直白的话来讲，就是通过数据训练学习的模型，拿到真实场景去试，这个模型到底行不行，如果达到了一定的要求和标准，它就是行，说明泛化能力好，如果表现很差，说明泛化能力就差。为了更好的理解泛化能力，这里引入三种现象，欠拟合、过拟合以及不收敛。欠拟合（under-fitting），是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。即，在训练数据集上表现差，在测试集数据也表现差。过拟合（over-fitting），是指模型在训练集上表现很好，在测试集上效果差。不收敛（non-convergence）,指误差函数一直在振荡，不能趋近一个定值，没有找到局部或者全局最小值。举个例子来说明下，好比高考数学考试，为了在高考能有个好成绩，高一到高三，好多人会采用“题海战术”来训练自己的做题能力，但高考试卷上的题，都是新题，几乎没有一模一样的题，学生们为了掌握解题规律就不停的刷题，希望最后自己碰到类似的题，能够举一反三，能学以致用，这种规律掌握的适用性，就是泛化能力。有的人对相似题型的解题规律掌握的很好，并且解题效果也很好，这种就是泛化能力强，这种同学往往数学成绩就好。有的同学成绩不好，就是泛化能力差，可能有三种情况 1.做了不少题，但没有找到解题规律，不管碰到老题和新题都不会做，这种就是欠拟合。 2.做了很多题，自认为做过的每一类题型的解题规律都掌握了，而且在之前“题海战术”的题目中，确实表现的很好，但是一碰到新的题目，完全就不会，或者做错，这种学生就是那种喜欢死记硬背的，这种就是过拟合。 3.平常也不做题，然后每次一做题就瞎蒙，导致偶尔对，偶尔错，这种就是不收敛。为了更直观展示，引用了几张图来说明，如下图所示，真实曲线是正弦曲线，蓝色的点是训练数据，红色的线为拟合曲线。图片图片解决手段在深度学习的模型建立过程中，一般都是用已经产生的数据训练，然后使用训练得到的模型去拟合未来的数据，借此来预测一些东西。在机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现欠拟合和过拟合的现象。训练一开始，模型通常会欠拟合，所以会对模型进行优化，等训练到一定程度后，就需要解决过拟合的问题了。一、模型训练拟合的分类和表现如何判断过拟合呢？我们在训练的时候会定义训练误差，验证集误差，测试集误差（即泛化误差）。训练误差总是减少的，而泛化误差一开始会减少，到了一定程度后不减少反而开始增加，这时候便出现了过拟合的现象。如下图，直观理解，欠拟合就是还没有学习到数据的特征，还有待继续学习，所以此时判断的不准确；而过拟合则是学习的太彻底，以至于把数据的一些不需要的局部特征或者噪声所带来的特征都给学习到了，所以在测试的时候泛化误差也不佳。图片从方差和偏差的角度来说，欠拟合就是在训练集上高方差，高偏差，过拟合就是高方差，低偏差。为了更加直观，我们看下面的图图片对比上图，图一的拟合并没有把大体的规律给拟合出来，拟合效果不好，这个就是欠拟合，还需要继续学习规律，此时模型简单；图三的拟合过于复杂，拟合的过于细致，以至于拟合了一些没有必要的东西，这样在训练集上效果很好，但放到测试集和验证集就会不好。图二是最好的，把数据的规律拟合出来了，也没有更复杂，更换数据集后也不会效果很差。在上面的拟合函数中，可以想到，图三过拟合的拟合函数肯定是一个高次函数，其参数个数肯定比图二多，可以说图三的拟合函数比图二要大，模型更加复杂。这也是过拟合的一个判断经验，模型是否过于复杂。另外针对图三，我们把一些高次变量对应的参数值变小，也就相当于把模型变简单了。从这个角度上讲，可以减少参数值，也就是一般模型过拟合，参数值整体比较大。从模型复杂性上讲，可以是： ——模型的参数个数； ——模型的参数值的大小。个数越多，参数值越大，模型越复杂。二、欠拟合欠拟合的表现有什么方法来判断模型是否欠拟合呢？其实一般都是依靠模型在训练集和验证集上的表现，有一个大概的判断就行了。如果要有一个具体的方法，可以参考机器学中，学习曲线来判断模型是否过拟合，如下图：图片欠拟合的解决方案（1）增加数据特征：欠拟合是由于学习不足导致的，可以考虑添加特征，从数据中挖掘更多的特征，有时候嗨需要对特征进行变换，使用组合特征和高次特征；（2）使用更高级的模型：模型简单也会导致欠拟合，即模型参数过少，结构过于简单，例如线性模型只能拟合一次函数的数据。尝试使用更高级的模型有助于解决欠拟合，增加神经网络的层数，增加参数个数，或者使用更高级的方法；（3）减少正则化参数：正则化参数是用来防止过拟合的，出现欠拟合的情况就要考虑减少正则化参数。三、过拟合过拟合的定义模型在训练集上表现好，但在测试集和验证集上表现很差，这就是过拟合图片过拟合的原因（1）数据量太小这是很容易产生过拟合的原因。设想我们有一组数据很好的满足了三次函数的规律，但我们只取了一小部分数据进行训练，那么得到的模型很可能是一个线性函数，把这个线性函数用于测试集上，可想而知肯定效果很差。（此时训练集上效果好，测试集效果差）（2）训练集和验证集分布不一致这也是很大一个原因。训练集上训练出来的模型适合训练集，当把模型应用到一个不一样分布的数据集上，效果肯定大打折扣，这个是显而易见的。（3）网络模型过于复杂选择模型算法时，选择了一个复杂度很高的模型，然而数据的规律是很简单的，复杂的模型反而不适用了。（4）数据质量很差数据有很多噪声，模型在学习的时候，肯定也会把噪声规律学习到，从而减少了一般性的规律。这个时候模型预测效果也不好。（5）过度训练这是同第四个相联系的，只要模型训练时间足够长，那么模型肯定会把一些噪声隐含的规律学习到，这时候降低模型的性能也是显而易见的。解决方法（1）降低模型复杂度处理过拟合的第一步就是降低模型复杂度。为了降低复杂度，我们可以简单地移除层或者减少神经元的数量使得网络规模变小。与此同时，计算神经网络中不同层的输入和输出维度也十分重要。虽然移除层的数量或神经网络的规模并无通用的规定，但如果你的神经网络发生了过拟合，就尝试缩小它的规模。（2）数据集扩增在数据挖掘领域流行着这样的一句话，“有时候往往拥有更多的数据胜过一个好的模型”。因为我们在使用训练数据训练模型，通过这个模型对将来的数据进行拟合，而在这之间又一个假设便是，训练数据与将来的数据是独立同分布的。即使用当前的训练数据来对将来的数据进行估计与模拟，而更多的数据往往估计与模拟地更准确。因此，更多的数据有时候更优秀。但是往往条件有限，如人力物力财力的不足，而不能收集到更多的数据，如在进行分类的任务中，需要对数据进行打标，并且很多情况下都是人工得进行打标，因此一旦需要打标的数据量过多，就会导致效率低下以及可能出错的情况。所以，往往在这时候，需要采取一些计算的方式与策略在已有的数据集上进行手脚，以得到更多的数据。通俗的讲，数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般有以下方法： ——从数据源头采集更多数据 ——复制原有数据加上噪声 ——重采样 ——根据当前数据集估计数据分布参数，利用该分布产生更多数据（3）数据增强使用数据增强可以生成多幅相似图像。这可以帮助我们增加数据集从而减少过拟合。因为随着数据量的增加，模型无法过拟合所有样本，因此不得不进行泛化。计算机视觉领域通常的做法有：翻转，平移，旋转，缩放，改变亮度，添加噪声等。（4）正则化正则化是指在进行目标函数或者代价函数优化时，在目标函数或者代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则和L2正则等。 L1惩罚项的目的是使权重绝对值最小化，公式如下：图片 L1惩罚项的目的是使权重的平方最小化，公式如下：图片下面对两种正则化方法进行了比较：图片如果数据过于复杂以致没有办法进行准确的建模，那么L2是更好的选择，因为它能够学习数据中呈现的内在模式。而当数据足够简单，可以精确建模的话，L1更合适，对于我遇到的大多数计算机视觉问题，L2正则化几乎总是可以给出最好的结果。然而L1不容易受到离群值的影响。所以正确的正则化选项取决于我们想要解决的问题。总结：正则项是为了降低模型的复杂度，从而避免模型过分拟合训练数据，包括噪声与异常点。从另一个角度讲，正则化即是假设模型参数服从先验概率，即为模型参数添加先验，只是不同的正则化方式的先验分布是不一样的。这样就规定了参数的分布，使得模型的复杂度降低（试想一下，限定条件多了，是不是模型的复杂度就降低了呢），这样模型对于噪声和异常点的抗干扰性的能力增强，从而提高模型的泛化能力。还有个解释，从贝叶斯学派来看，加了先验，在数据少的时候，先验知识可以防止过拟合；从频率学派来看，正则项限定了参数的取值，从而提高了模型的稳定性，而稳定性强的模型不会过拟合，即控制模型空间。另外一个角度，过拟合从直观上理解便是，在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，从而使得拟合函数波动性非常大，即方差大。在某些小区间里，函数值的变化很剧烈，意味着函数在某些小区间的导数值的绝对值非常大，由于自变量的值在给定的训练数据集中是一定的，因为只有系数足够大，才能保证导数的绝对值足够大，如下图：图片另一个解释，规则化项的引入，在训练（最小化cost）的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间的距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而，在训练的过程中避免了去选择了那些某一维（或几维）特征权重过大的情况，即过分依赖某一维（或几维）的特征。 L1和L2的区别是，L1正则是拉普拉斯先验，L2正则则是高斯先验。它们都是服从均值为0，协方差为1/λ。当λ=0，即没有先验，没有正则项，则相当于先验分布具有无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合拟合所有的训练集数据，参数可以变得任意大从而使得模型不稳定，即方差大而偏差小。λ越大，表明先验分布协方差越小，偏差越大，模型越稳定。即，加入正则项是在偏差bias与方差variance之间做平衡tradeoff。下图即为L2与L1正则的区别：图片上图中的模型是线性回归，有两个特征，要优化的参数分别是w1和w2，左图的正则化是L2，右图是L1。蓝色线就是优化过程中遇到的等高线，一圈代表一个目标函数值，圆心就是样本观测值（假设一个样本），半径就是误差值，受限条件就是红色边界（就是正则化那部分），二者相交处，才是最优参数。可见右边的最优参数只可能在坐标轴上，所以就会出现0权重参数，使得模型稀疏。其实拉普拉斯分布和高斯分布是数学家从试验中误差服从什么分布研究得出的。一般直观上的认识是服从均值为0的对称分布，并且误差大的概率低，误差小的概率高，因为拉普拉斯使用拉普拉斯分布对误差的分布进行拟合，如下图：图片而拉普拉斯在最高点，即自变量为0处不可导，因为不便于计算，于是高斯在这基础上使用高斯分布对其进行拟合，如下图：图片（5）dropout 正则时通过再代价函数后面加上正则项来防止过拟合的。而在神经网络中，有一种方法时通过修改神经网络本身结构实现的，其名为dropout。该方法是对网络进行训练时用的一种技巧，对于如下的三层人工神经网络：图片对于上图所示的网络，在训练开始时，随即删除一些（可自己设定概率）隐藏层神经元，即认为这些神经元不存在，同时保持输入层和输出层的个数不变，这样便得到如下的ANN：图片然后按照BP学习算法对ANN中的参数进行学习更新（虚线链接的单元不更新，因为认为这些连接元被临时删除了）。这样一次迭代更新便完成了，下一次迭代中，同样随机删除一些神经元，与上次不一样，做随机选择，这样一直进行，直至训练结束。这种技术被证明可以减少很多问题的过拟合，这些问题包括图像分类，图像切割，词嵌入，语义匹配等问题。（6）早停对模型的训练即是对模型的参数进行更新的过程，这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法，如梯度下降（Gradient descent）学习算法。Early stopping一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。 Early stopping方法的具体做法是，在每一个Epoch结束时（一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历）计算验证集的正确率，当正确率不再提高时，就停止训练。这种做法很符合直观感受，因为正确率都不在提高了，再继续训练也是无益的，只会提高训练的时间。如下图，在几次迭代后，即使训练误差仍然在减少，但测验误差已经开始增加了。图片那么该做法的一个重点便是怎样才认为验证准确率validation accurary不再提高了呢？并不是说验证准确率validation accurary一降下来便认为不再提高了，因为可能经过这个Epoch后，正确率降低了，但是随后的Epoch又让正确率又上去了，所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。一般的做法是，在训练的过程中，记录到目前为止最好的验证准确率validation accurary，当连续10次没达到最佳正确率时，认为不再提高了，此时便可以停止迭代。这种策略也称为“No-improvement-in-n”，n即Epoch的次数，可以根据实际情况取，如10、20、30…… （7）重新清洗数据把明显异常的数据剔除。（8）使用集成学习方法把多个模型集成在一起，降低单个模型的过拟合风险。

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刘航宇 2年前
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2024-01-11
嵌入式常见知识点图片 1、线程、进程的区别？最小执行单元是进程还是线程？ 2、如何计算一个整数是不是2的n次方？ 3、printf的具体实现？ 4、什么是大小端？如何区分？有几种方法？ 5、new与malloc的区别？ 6、程序链接完毕之后分几部分？ 7、Linux、Windows与FreeRtos的区别？ 8、Linux系统中的中断为什么分为上下两个部分？ 9、会快速排序吗？简要说一下？ 10、static关键字的作用？ 11、extern 关键字的作用？ 12、volatile关键字的作用？ 13、编译原理分哪几步？ 14、内存分区？ 15、freertos启动流程？ 16、互斥锁与信号量的区别？ 17、什么是死锁？死锁产生的原因？如何避免？ 18、什么是内存泄漏？ 19、系统死机了怎么排查原因？逐一看代码？工程量太大了吧？ 20、同一类型的结构体定义两个变量能用内存大小来比较判断两者一样吗？（没懂） 21、freertos中EventBits_t是干啥的？ 22、freertos使任务切换的方式有哪些？ 23、项目中用到网络了吗？ 24、了解Socket吗？ 25、c++中set是什么？ 26、有没有用到C++模板？ 27、有没有对代码裁剪的经验 28、freertos系统是买模块时人家配置好的？还是移植的？ 29、任务里有两把锁的时候该怎么处理 30、熟悉Shell脚本吗？$和#啥意思？表示注释的开始，可以用来对代码进行说明，不会被执行，例如#echo hello，#这是一个注释，表示打印hello，后面的内容是一个注释。31、知道#error吗？ 32、freertos消息队列的的具体实现？ 33、堆栈区别？ 34、程序存放状态和区别 1、线程、进程的区别？最小执行单元是进程还是线程？线程和进程都是程序的执行实体，但是它们有以下区别：进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有自己的独立的地址空间，代码段，数据段，堆栈段等。进程之间的切换需要保存和恢复上下文，开销较大。线程是操作系统调度的基本单位，每个线程都属于某个进程，一个进程可以有多个线程，它们共享进程的地址空间，但是有自己的栈和寄存器。线程之间的切换只需要保存和恢复少量的寄存器，开销较小。最小的执行单元是线程，因为一个进程至少要有一个线程，而一个线程可以独立运行。 2、如何计算一个整数是不是2的n次方？一个整数是2的n次方，当且仅当它的二进制表示中只有一个1，其余都是0。例如，23=8=(1000)2 ，只有一个1。所以，我们可以用以下的方法来判断一个整数x是否是2的n次方：如果x小于等于0，那么它不是2的n次方。如果x大于0，那么我们可以用位运算的技巧，将x与x-1做按位与，如果结果为0，那么x是2的n次方，否则不是。例如，8&(8−1)=8&7=(1000)2&(0111)2=(0000)2=0 ，所以8是2的n次方。而9&(9−1)=9&8=(1001)2&(1000)2=(1000)2=0 ，所以9不是2的n次方。 3、printf的具体实现？ printf是C语言中的一个标准库函数，用于向标准输出流（通常是屏幕）打印格式化的字符串。它的具体实现可能因编译器和操作系统的不同而有所差异，但是一般来说，它的主要步骤如下：首先，printf会解析第一个参数，也就是格式化字符串，根据其中的转换说明符（如%d, %f, %s等），确定需要打印的数据类型和格式。然后，printf会从第二个参数开始，依次获取对应的数据，并将其转换为字符串，拼接到格式化字符串的相应位置。如果参数的个数和类型与格式化字符串不匹配，可能会导致错误或未定义的行为。最后，printf会调用底层的系统函数，将拼接好的字符串写入到标准输出流中，并返回成功写入的字符数。如果发生错误，返回负值。 4、什么是大小端？如何区分？有几种方法？大小端是指数据在内存中的存储顺序，大端表示高位字节存放在低地址，低位字节存放在高地址，小端表示高位字节存放在高地址，低位字节存放在低地址。例如，一个32位的整数0x12345678，在大端模式下，存储为0x12 0x34 0x56 0x78，而在小端模式下，存储为0x78 0x56 0x34 0x12。区分大小端的方法有以下几种：通过联合体（union）的方式，将一个整数和一个字符数组放在同一个联合体中，然后判断字符数组的第一个元素是不是整数的最低字节，如果是，说明是小端，否则是大端。通过指针的方式，将一个整数的地址赋给一个字符指针，然后判断指针指向的内容是不是整数的最低字节，如果是，说明是小端，否则是大端。通过位运算的方式，将一个整数右移24位，然后与0xFF做按位与，得到的结果是不是整数的最高字节，如果是，说明是大端，否则是小端。 5、new与malloc的区别？ new和malloc都是用于动态分配内存的，但是它们有以下区别： new是C++中的运算符，malloc是C语言中的函数，它们的用法不同。new可以直接分配对象，而malloc只能分配字节，需要强制类型转换。 new会调用对象的构造函数，初始化对象，而malloc只是分配原始的内存空间，不做任何初始化。 new会根据对象的类型，自动计算所需的内存大小，而malloc需要手动指定分配的字节数。 new分配失败时，会抛出异常，而malloc分配失败时，会返回NULL指针。 new对应的释放内存的运算符是delete，而malloc对应的释放内存的函数是free。 6、程序链接完毕之后分几部分？程序链接完毕之后，一般分为以下几个部分：代码段（text segment），存放程序的指令和常量。数据段（data segment），存放程序的全局变量和静态变量。堆（heap），存放程序动态分配的内存空间。栈（stack），存放程序的局部变量，函数参数，返回地址等。 BSS段（bss segment），存放程序未初始化的全局变量和静态变量。 7、Linux、Windows与FreeRtos的区别？ Linux、Windows和FreeRtos都是操作系统，但是它们有以下区别： Linux是一个开源的，基于Unix的，多用户，多任务，支持多种硬件平台的操作系统，它有很多不同的发行版，如Ubuntu，RedHat，Debian等。Linux适合用于服务器，嵌入式系统，桌面系统等。 Windows是一个闭源的，基于NT内核的，多用户，多任务，主要支持x86和x64架构的操作系统，它有很多不同的版本，如Windows 10，Windows Server，Windows CE等。Windows适合用于桌面系统，移动设备，游戏机等。 FreeRtos是一个开源的，基于微内核的，实时，多任务，支持多种嵌入式平台的操作系统，它有很多不同的移植，如ARM，MIPS，AVR等。FreeRtos适合用于实时控制，物联网，低功耗设备等。 8、Linux系统中的中断为什么分为上下两个部分？ Linux系统中的中断为了提高效率和响应时间，分为上半部（top half）和下半部（bottom half）。上半部是指中断处理程序（interrupt handler），它负责处理中断的紧急事务，如保存寄存器，清除中断标志，识别中断源等。下半部是指中断延迟服务程序（interrupt deferred service routine），它负责处理中断的非紧急事务，如数据传输，设备驱动，信号发送等。上半部和下半部的区别如下：上半部在中断上下文中执行，下半部在进程上下文中执行。上半部不能被其他中断打断，下半部可以被其他中断打断。上半部不能睡眠，下半部可以睡眠。上半部不能调用可能导致阻塞的函数，如malloc，copy_to_user等，下半部可以调用这些函数。上半部的执行时间应该尽可能短，下半部的执行时间可以较长。 9、会快速排序吗？简要说一下？快速排序是一种基于分治思想的排序算法，它的基本步骤如下：从待排序的数组中选择一个元素作为基准（pivot），通常选择第一个或者最后一个元素。将数组分成两个子数组，一个子数组中的元素都小于或等于基准，另一个子数组中的元素都大于基准，这个过程称为划分（partition）。对两个子数组递归地进行快速排序，直到子数组的长度为1或0。将排好序的子数组合并，得到最终的排序结果。快速排序的平均时间复杂度是O(nlogn) ，最坏情况是O(n^2) ，空间复杂度是O(logn) ，它是一种不稳定的排序算法。 10、static关键字的作用？ static是一个修饰符，它可以用于变量和函数，它有以下作用：用于全局变量，表示该变量只能在本文件中访问，不能被其他文件引用，这样可以避免命名冲突。用于局部变量，表示该变量的生命周期是整个程序，而不是函数调用结束，这样可以保持变量的值不被销毁。用于函数，表示该函数只能在本文件中调用，不能被其他文件引用，这样可以提高函数的封装性和安全性。 11、extern 关键字的作用？ extern是一个修饰符，它可以用于变量和函数，它有以下作用：用于变量，表示该变量是在其他文件中定义的，需要在本文件中引用，这样可以避免重复定义。用于函数，表示该函数是在其他文件中定义的，需要在本文件中声明，这样可以避免隐式声明。 12、volatile关键字的作用？ volatile是一个修饰符，它可以用于变量，它有以下作用：用于变量，表示该变量可能会被外部因素（如中断，多线程，硬件等）改变，需要每次都从内存中读取，而不是从寄存器或缓存中读取，这样可以保证变量的实时性和一致性。用于变量，表示该变量不会被编译器优化，需要按照程序的顺序执行，而不是进行重排或删除，这样可以避免编译器的干扰。 13、编译原理分哪几步？编译原理是指将一种高级语言（源语言）的程序转换为另一种低级语言（目标语言）的程序的原理和方法，它一般分为以下几个步骤：词法分析（lexical analysis），将源程序的字符序列分割成有意义的单词（token）。语法分析（syntax analysis），将单词序列组织成语法树（parse tree）或抽象语法树（abstract syntax tree），表示程序的结构和语义。语义分析（semantic analysis），检查程序是否符合语言的语法规则和语义规则，如类型检查，作用域分析等。中间代码生成（intermediate code generation），将抽象语法树转换为一种中间表示（intermediate representation），如三地址码，四元式，后缀表达式等，便于优化和目标代码生成。代码优化（code optimization），对中间表示进行一些变换，以提高程序的执行效率，如常量折叠，公共子表达式消除，循环优化，死代码删除等。目标代码生成（target code generation），将中间表示转换为目标语言的代码，如汇编语言，机器语言等，同时进行一些分配，如寄存器分配，指令选择等。 14、内存分区？内存分区是指将物理内存划分为若干个逻辑区域，以便于管理和使用。内存分区的方式有以下几种：固定分区，将内存分为大小相等或不等的若干个区域，每个区域只能装入一个进程，如果进程的大小超过区域的大小，就会产生内部碎片。动态分区，根据进程的大小和数量，动态地分配和回收内存空间，每个区域可以装入一个或多个进程，如果进程的大小不是区域的整数倍，就会产生外部碎片。页式分区，将进程的地址空间划分为大小相等的若干个页，将物理内存划分为大小相等的若干个页框，然后将页映射到页框，实现非连续的内存分配，避免了外部碎片，但是可能产生内部碎片。段式分区，将进程的地址空间划分为大小不等的若干个段，每个段有自己的逻辑地址和属性，然后将段映射到物理内存，实现非连续的内存分配，避免了内部碎片，但是可能产生外部碎片。段页式分区，将进程的地址空间划分为若干个段，每个段再划分为若干个页，然后将页映射到物理内存的页框，实现非连续的内存分配，避免了内部碎片和外部碎片，但是增加了地址转换的复杂度。 15、freertos启动流程？ freertos是一个实时操作系统，它的启动流程一般如下：首先，执行硬件初始化，如设置时钟，中断，堆栈等。然后，执行软件初始化，如创建任务，队列，信号量，定时器等。接着，调用vTaskStartScheduler ()函数，启动调度器，选择优先级最高的就绪任务运行。最后，当发生中断，延时，阻塞等事件时，调度器会根据算法，如优先级抢占式，时间片轮转式等，切换任务，实现多任务的并发执行。 16、互斥锁与信号量的区别？互斥锁（mutex）和信号量（semaphore）都是用于实现多任务的同步和互斥的机制，但是它们有以下区别：互斥锁是一个二元的同步对象，它只有两种状态：锁定和解锁。一个互斥锁只能被一个任务拥有，当一个任务获取互斥锁后，其他任务就不能再获取该互斥锁，直到拥有者释放它。互斥锁通常用于保护临界区的访问，避免数据的不一致。信号量是一个计数的同步对象，它有一个初始值，表示可用的资源数量。一个信号量可以被多个任务共享，当一个任务获取信号量后，信号量的值减一，表示资源被占用。当信号量的值为零时，表示没有可用的资源，其他任务就要等待，直到有任务释放信号量，信号量的值加一，表示资源被释放。信号量通常用于实现生产者-消费者模型，控制资源的分配和回收。 17、什么是死锁？死锁产生的原因？如何避免？死锁是指多个任务因为争夺有限的资源而相互等待，导致无法继续执行的现象。死锁产生的原因一般有以下四个必要条件：互斥条件，指每个资源只能被一个任务拥有，其他任务不能访问。占有且等待条件，指一个任务已经占有了至少一个资源，但是又申请了其他已经被占有的资源，同时不释放自己已经占有的资源。不可抢占条件，指一个任务占有的资源不能被其他任务强行剥夺，只能由占有者主动释放。循环等待条件，指多个任务形成一个环路，每个任务都在等待下一个任务占有的资源。避免死锁的方法有以下几种：破坏互斥条件，使用非互斥的资源，如可复制的资源，或者使用软件技术，如事务，来实现对资源的虚拟访问。破坏占有且等待条件，要求一个任务在申请资源时，必须一次性申请所有需要的资源，或者在申请新的资源时，必须先释放已经占有的资源。破坏不可抢占条件，允许一个任务在占有资源时，被其他任务抢占，或者主动释放资源，以满足其他任务的需求。破坏循环等待条件，给每个资源分配一个优先级，要求一个任务只能申请优先级高于或等于自己已经占有的资源的资源，或者按照一定的顺序申请资源，避免形成环路。 18、什么是内存泄漏？内存泄漏是指程序在运行过程中，动态分配了一些内存空间，但是没有及时释放，导致这些内存空间无法被其他程序使用，造成内存的浪费和紧张。内存泄漏可能会导致程序的性能下降，甚至崩溃。 19、系统死机了怎么排查原因？逐一看代码？工程量太大了吧？系统死机是指系统无法响应用户的输入，或者出现异常的错误，导致系统无法正常运行。排查系统死机的原因有以下几种方法：通过日志文件，查看系统在死机前的运行状态，是否有异常的信息，如错误码，警告，断言等，以及死机的时间，位置，频率等，从而定位可能的问题源。通过调试工具，如gdb，lldb等，对系统进行调试，查看系统的内存，寄存器，堆栈，断点等，分析系统的运行流程，发现潜在的错误，如内存泄漏，空指针，死锁等。通过测试工具，如valgrind，asan等，对系统进行测试，检测系统的内存管理，性能，覆盖率等，发现系统的缺陷，如内存错误，资源泄漏，性能瓶颈等。通过代码审查，对系统的代码进行分析，检查代码的风格，规范，逻辑，注释等，发现代码的不合理，不一致，不完善等，提高代码的质量，可读性，可维护性等。通过重现问题，对系统的死机现象进行复现，观察系统的表现，输入，输出等，找出问题的触发条件，规律，范围等，缩小问题的范围，提高问题的可解决性。 20、同一类型的结构体定义两个变量能用内存大小来比较判断两者一样吗？（没懂）同一类型的结构体定义两个变量，不能用内存大小来比较判断两者一样，因为内存大小只能反映结构体的占用空间，而不能反映结构体的内容。例如，以下两个结构体变量的内存大小都是8字节，但是它们的内容是不一样的： struct Point { int x; int y; }; struct Point p1 = {1, 2}; struct Point p2 = {3, 4}; 如果要比较两个结构体变量是否一样，需要逐个比较它们的成员，或者使用memcmp函数比较它们的内存内容。例如： // 逐个比较 if (p1.x == p2.x && p1.y == p2.y) { printf("p1 and p2 are equal\n"); } else { printf("p1 and p2 are not equal\n"); } // 使用memcmp比较 if (memcmp(&p1, &p2, sizeof(struct Point)) == 0) { printf("p1 and p2 are equal\n"); } else { printf("p1 and p2 are not equal\n"); }21、freertos中EventBits_t是干啥的？ EventBits_t是一个数据类型，它用于表示事件标志组（event group）中的每个位的状态，每个位可以表示一个事件的发生或者一个条件的满足。EventBits_t通常是一个无符号整数，它可以使用位运算来设置，清除，读取或等待事件标志。 22、freertos使任务切换的方式有哪些？ freertos使任务切换的方式有以下几种：时间片轮转法，按照任务的优先级和时间片的长度，依次轮流执行每个就绪任务，当一个任务的时间片用完或者主动放弃时，切换到下一个任务。优先级抢占法，按照任务的优先级，总是执行优先级最高的就绪任务，当有更高优先级的任务就绪时，立即抢占当前任务，切换到更高优先级的任务。混合法，结合时间片轮转法和优先级抢占法，对于同一优先级的任务，使用时间片轮转法，对于不同优先级的任务，使用优先级抢占法，实现任务的公平性和效率。 23、项目中用到网络了吗？这个问题的答案取决于你的项目的具体情况，如果你的项目需要与其他设备或服务器进行通信，或者需要访问互联网上的资源，那么你的项目就用到了网络。如果你的项目只是在本地运行，不需要与外界交互，那么你的项目就没有用到网络。 24、了解Socket吗？ Socket是一种通信机制，它可以实现不同进程或不同设备之间的数据交换。Socket通常基于TCP/IP协议，提供了可靠的，双向的，面向连接的通信服务。Socket的基本操作包括创建，绑定，监听，连接，发送，接收，关闭等。Socket的编程接口通常是一组函数或类，不同的编程语言或平台可能有不同的实现，如C语言的socket.h，Java语言的java.net.Socket等。 25、c++中set是什么？ set是C++标准模板库（STL）中的一个容器，它可以存储一组不重复的元素，并且按照一定的顺序排列。set的元素可以是任意类型，但是必须支持比较操作，如<，==等。set的底层实现通常是红黑树，所以它的插入，删除，查找等操作的时间复杂度都是O(logn) ，其中n是元素的个数。set的优点是可以快速地检查一个元素是否存在，以及保持元素的有序性。set的缺点是不能存储重复的元素，以及不能直接访问元素，只能通过迭代器遍历。 26、有没有用到C++模板？ C++模板是一种泛型编程的技术，它可以让程序员定义一种通用的模式，然后根据不同的类型或参数，生成不同的代码，从而实现代码的复用和抽象。C++模板有两种，一种是函数模板，用于定义通用的函数，另一种是类模板，用于定义通用的类。例如，以下是一个函数模板，用于比较两个值的大小： template <typename T> T max(T x, T y) { return (x > y) ? x : y; } 我有用过C++模板，它们可以让我的代码更简洁，更灵活，更高效。我用过STL中的一些类模板，如vector，map，set等，也用过自己定义的一些函数模板和类模板，来实现一些通用的算法和数据结构。 27、有没有对代码裁剪的经验代码裁剪是指对代码进行优化，删除不必要的或冗余的代码，减少代码的体积和复杂度，提高代码的可读性和可维护性。代码裁剪的目的是为了提高程序的性能，节省内存空间，降低编译时间，避免错误和漏洞等。我有对代码裁剪的经验，我用过一些工具和方法来进行代码裁剪，如：使用编译器的优化选项，如-Os，-O3等，让编译器自动进行一些代码裁剪，如常量折叠，死代码删除，循环展开等。使用代码分析工具，如lint，coverity等，检查代码的质量，发现代码的缺陷，如未使用的变量，函数，参数等，以及代码的风格，规范，注释等，然后根据工具的建议，修改或删除代码。使用代码重构工具，如refactor，eclipse等，对代码进行重构，改善代码的结构，设计，逻辑等，消除代码的冗余，重复，复杂等，提高代码的可读性，可维护性，可扩展性等。使用代码压缩工具，如upx，gzip等，对代码进行压缩，减少代码的体积，提高代码的传输速度，节省存储空间等。 28、freertos系统是买模块时人家配置好的？还是移植的？ freertos系统是一个开源的，可移植的，实时的操作系统，它可以运行在多种嵌入式平台上，如ARM，MIPS，AVR等。freertos系统不是买模块时人家配置好的，而是需要根据不同的硬件和需求进行移植和定制的。移植freertos系统的步骤一般如下：下载freertos的源码，选择合适的移植层，如portable/GCC/ARM_CM3等，根据目标平台的特性，修改一些配置参数，如configCPU_CLOCK_HZ，configTICK_RATE_HZ等。编写启动代码，如设置时钟，中断，堆栈等，调用vPortStartFirstTask ()函数，启动第一个任务。编写应用代码，如创建任务，队列，信号量，定时器等，调用vTaskStartScheduler ()函数，启动调度器。编译，链接，下载，调试代码，检查系统的运行情况，如任务切换，中断响应，内存管理等。 29、任务里有两把锁的时候该怎么处理任务里有两把锁的时候，可能会出现死锁的问题，即两个或多个任务因为互相等待对方占有的锁而无法继续执行。处理任务里有两把锁的时候，有以下几种方法：避免使用两把锁，如果可能的话，尽量使用一把锁来保护临界区，或者使用其他同步机制，如信号量，事件标志等，来实现任务之间的协作。按照一定的顺序获取和释放锁，如果必须使用两把锁，那么要求所有的任务都按照相同的顺序获取和释放锁，避免形成循环等待的条件。使用超时机制，如果一个任务在获取锁时，发现锁已经被占用，那么不要无限期地等待，而是设置一个超时时间，如果超时时间到了，还没有获取到锁，那么就放弃获取，释放已经占有的锁，然后重新尝试或者执行其他操作。使用优先级继承机制，如果一个任务在获取锁时，发现锁已经被占用，那么就把自己的优先级赋给占有锁的任务，让占有锁的任务尽快执行完毕，释放锁，然后恢复原来的优先级，这样可以避免优先级反转的问题。 30、熟悉Shell脚本吗？$和#啥意思？ Shell脚本是一种用于控制Unix或Linux系统的命令行解释器，它可以实现一些自动化的任务，如文件操作，文本处理，程序运行等。Shell脚本的语法和结构类似于C语言，但是更加简洁和灵活。Shell脚本的文件名通常以.sh为后缀，例如test.sh。 $和#是Shell脚本中的两个特殊符号，它们有以下含义： $表示变量的引用，可以用来获取或设置变量的值，例如x=10，echo $x，表示将10赋值给变量x，然后打印x的值。表示注释的开始，可以用来对代码进行说明，不会被执行，例如#echo hello，#这是一个注释，表示打印hello，后面的内容是一个注释。 31、知道#error吗？、#error是一个预处理指令，它可以用来在编译时产生一个错误信息，中断编译过程。#error通常用来检查一些条件，如宏定义，平台，版本等，如果不满足条件，就提示错误，防止编译出错的代码。例如： #ifdef __linux__ #error This code is not compatible with Linux #endif 这段代码表示如果定义了__linux__宏，就产生一个错误信息，表示这段代码不兼容Linux系统。 32、freertos消息队列的的具体实现？ freertos消息队列是一种用于实现任务之间或任务与中断之间的异步通信的机制，它可以存储一组有序的消息，每个消息可以是任意类型的数据。freertos消息队列的具体实现如下：消息队列是一个结构体，它包含了一些成员，如队列的头指针，尾指针，长度，容量，锁，信号量等，用来管理队列的状态和操作。消息队列的存储空间是一个数组，它可以是静态分配的或动态分配的，它的大小要能够容纳队列的最大容量乘以每个消息的大小。消息队列的操作有以下几种，如创建，删除，发送，接收等，它们都是通过调用一些API函数来实现的，如xQueueCreate，vQueueDelete，xQueueSend，xQueueReceive等。消息队列的操作都是原子的，即在操作过程中，不会被其他任务或中断打断，这是通过使用临界区或中断屏蔽来实现的，以保证队列的一致性和完整性。消息队列的操作都是阻塞的，即如果队列满了，就不能发送消息，如果队列空了，就不能接收消息，这是通过使用信号量来实现的，以实现任务的同步和等待。 33、堆栈区别？堆（heap）和栈（stack）都是程序运行时使用的内存空间，但是它们有以下区别：堆是动态分配的，程序员可以自由地申请和释放堆上的内存空间，堆的大小受到物理内存的限制，堆上的内存空间的地址是不连续的。栈是静态分配的，编译器会自动地分配和回收栈上的内存空间，栈的大小受到操作系统的限制，栈上的内存空间的地址是连续的。堆是全局共享的，堆上的内存空间可以被任何函数或模块访问，堆上的内存空间的生命周期是由程序员控制的，如果不及时释放，可能会导致内存泄漏。栈是局部私有的，栈上的内存空间只能被当前函数或模块访问，栈上的内存空间的生命周期是由编译器控制的，当函数调用结束时，栈上的内存空间就会被自动释放。 34、程序存放状态和区别程序存放状态是指程序在运行过程中的不同阶段，它有以下几种：新建状态，指程序刚刚被创建，还没有被加载到内存中，等待调度器的调度。就绪状态，指程序已经被加载到内存中，已经分配了必要的资源，等待处理器的分配。运行状态，指程序已经被分配了处理器，正在执行程序的指令。阻塞状态，指程序在执行过程中，因为等待某些事件的发生，如输入输出，信号量，中断等，而暂时停止执行，释放处理器，等待事件的完成。终止状态，指程序已经执行完毕，或者因为某些原因，如错误，异常，中断等，而被终止，释放内存和资源，从系统中消失。

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刘航宇 2年前
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。。
2026-06-22

好的，谢谢૮₍◜ෆ◝.₎ა
。。。。
2026-06-22

请问引脚面对自己还是朝下
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2026-05-30