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基于FPGA的Petri網(wǎng)的硬件實(shí)現(xiàn)

Petri網(wǎng)是異步并發(fā)現(xiàn)象建模的重要工具，Petri網(wǎng)的硬件實(shí)現(xiàn)將為并行控制器的設(shè)計(jì)提供一種有效的途徑.本文在通用的EDA軟件Max+PlusII中，研究了基本Petr
關(guān)鍵字： EDA技術(shù) FPGA VHDL Petri網(wǎng)

FPGA器件的選用同其它通用邏輯器件不同，除考慮器件本身的性能外，軟件下具也很重要。目前市場上已有的FPGA器件生產(chǎn)廠家有20多個(gè)，而設(shè)計(jì)軟件除生產(chǎn)廠
關(guān)鍵字： FPGA FPGA選型 FPGA選型策略和原則

1 功能概述流水廣告燈主要應(yīng)用于LED燈光控制。通過程序控制LED的亮和滅，多個(gè)LED燈組成一個(gè)陣列，依次逐個(gè)點(diǎn)亮的時(shí)候像流水一樣，所以叫流水燈。由于
關(guān)鍵字：流水燈 Verilog fpga

隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展，存儲(chǔ)器的種類日益繁多，每一種存儲(chǔ)器都有其獨(dú)有的操作時(shí)序，為了提高存儲(chǔ)器芯片的測試效率，一種多功能存儲(chǔ)器芯片的測試系統(tǒng)
關(guān)鍵字：測試控制 FPGA

　　目前，圖像監(jiān)控系統(tǒng)大多采用PC和視頻采集卡作為系統(tǒng)主要部分，基于嵌入式技術(shù)的圖像監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備在我國還只是起步階段，沒有成熟的產(chǎn)品應(yīng)用。這一現(xiàn)狀的根本原因就是我國在開發(fā)這類產(chǎn)品時(shí)，沒有統(tǒng)一的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)和共用的開發(fā)平臺(tái)，而且沒有可靠的功能和性能測試標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)企業(yè)的開發(fā)技術(shù)力量分散，極大的影響了該類產(chǎn)品開發(fā)的效率和可靠性。而制造出來的產(chǎn)品同國外同類產(chǎn)品相比，功能相差太大，沒有競爭力，市場基本上被國外公司所占領(lǐng)。因此，開發(fā)一個(gè)該類嵌入式系統(tǒng)勢在必行?！　∠到y(tǒng)總體方案　　為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像報(bào)警和圖像采集，本文
關(guān)鍵字： FPGA 芯片

眾所周知FPGA的硬件資源被劃分為若干個(gè)不同的bank，Xilinx一些高端的FPGA器件由22個(gè)甚至更多個(gè)bank組成，這樣設(shè)計(jì)主要是為了提高靈活性。FPGA的I/O支持
關(guān)鍵字： FPGA 轉(zhuǎn)換器

RSA算法是一種最廣為使用的ldquo;非對稱加密算法rdquo;，一般公鑰/私鑰長度越長，安全性就越好，計(jì)算也越復(fù)雜。百度云https改造中應(yīng)用了RSA 2048加解
關(guān)鍵字： FPGA 驅(qū)動(dòng)

嵌入式操作系統(tǒng)(Embedded Operation System，EOS)是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)分為4層，硬件層、驅(qū)動(dòng)層、操作系統(tǒng)層和應(yīng)用層，如下圖所
關(guān)鍵字： ARM 嵌入式操作系統(tǒng)

新醫(yī)改啟動(dòng)以來，加快推進(jìn)了醫(yī)療衛(wèi)生的信息化和智能化，智能醫(yī)療正成為整個(gè)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)，有助改善看病難題，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的工作效率，人們在社區(qū)或
關(guān)鍵字： ARM+Android 智能近視分析儀

物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的推動(dòng)，集成電路技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)得到蓬勃發(fā)展。電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)系統(tǒng)日趨數(shù)字化、復(fù)雜化和大規(guī)模集成化，各種電子系
關(guān)鍵字： EDA技術(shù) FPGA 設(shè)計(jì)

1引言隨著微電子技術(shù)的飛速發(fā)展，嵌入式產(chǎn)品以其自然的人機(jī)交互界面和豐富的多媒體處理能力迅速得以推廣，并取得了巨大成功[1].目前，在多媒體音頻領(lǐng)域
關(guān)鍵字： MP3 ARM 多通道數(shù)據(jù)交換軟件升級

導(dǎo)言：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)具有保留記憶和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)序列的能力。由于RNN的循環(huán)性質(zhì)，難以將其所有計(jì)算在傳統(tǒng)硬件上實(shí)現(xiàn)并行化。當(dāng)前CPU不具有大規(guī)模并行
關(guān)鍵字：嵌入式 FPGA

摘要：本文研究了一種運(yùn)用FPGA進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的方法，包括：提取輸入數(shù)據(jù)的高log2M個(gè)比特位的數(shù)據(jù)，作為高有效位，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算表格，
關(guān)鍵字：數(shù)字信號(hào) FPGA