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红色飓风E45 FPGA开发板的实验手册与用户手册，很好的学习资料REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册目录前言实验指导手册使用说明:第一章使用介绍1概述2lSL122设计过程63建立工程设计输入5设计仿真6综7管脚分配148设计实现159程序下载.1610调试与在线逻辑分析仪的使用19第二章数字电路与数字系统实验第一部分基础实验实验一3/8译码器.25实验二十进制计数器实验36-实验三按键及拨仍开关实验实验四蜂鸣器“梁祝”乐曲演奏38实验五LLD流水灯实验.实验六数码管扫描显小-40-实验七字符型ICD显示实验43-第二部分中级实验实验八串口通信实验45实验九VGA输出八色彩条实验-49-实验十VGA显示乒乓球实验实验十一PS2显示LCD实验实验十二PS2显小串口实验56实验十三PS2鼠标显示LED实验实验十四分频器设计实验实验十五正弦函数发生器实验…实验十六AD转换实验68-第三部分高级实验实验十七IR滤波器实验|八USB输入输出实验∴…实验十九音频输入输出实验…∴84-北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册第四部分存储器实验实验二|双口RAM仿真实现85实验二十一SRAM读写实验…-86实验二十二 EEPROM读写实验-89-实验二十三 SDRAM读写实验第五部分软嵌入式系统操作讲解北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册第一章使用介绍概述ISE是使用ⅩLLNX的FPGA的必备的设计工具,它可以完成FPGA开发的全部流程,包括设计输入、仿真、综合、布局布线、生成BIT文件、配置以及在线调试等,功能非常强大,对于大多数FPGA设计者米说,使用ISE就可以完成设计任务,取得满意的效果。这个实验手册针对的ⅠSE版木是12.2,ISD12.2增强了部分可重配置功能,逻辑综合平均速度提升了2倍,大型设计实施运行速度加快了1.3倍,同吋强化了嵌入式设计的方法。当然,用其他版本的ISE也能进行手册上的实验。北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册设计过程设计验证设计输入行为仿真综功能仿真设计实现「静态时序时序仿真配置下载在线调试图1.2.1ISE设计过程建立工程双击桌面上的 Xilinx ise12.2的快捷图标启动ISE集成开发环境。新建工程,如图1.3.1,1.3.2和1.33所示:北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册Enter a name locatios, and comment for the projectsmp日LI:V3FPGh1Worki:g Directory: D: V3FPGhTop-levelP比LLMlxg工nf图1.3.1Project SettinGspecify device and project propertie⊥ ow for thErice距CES瓶45Loperty Specification in Project Fiore notrdefault values olyAnalysis stV山L3三b1。 Message fi1tCancel图1.32北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册File edit y1E No single design modile4回5图1.3在新建工程时,需要注意一下几点(1)工程名,最好用英文不要有汉字,因为ISE下有些工具对于含有汉字的文件目录支持不是很好。(2)仿真工具 Modelsim-SE是第三方软件,需要另外安装。也可使用ISE自带的Isim。设计输入1.设计输入就是将一个概念设计转换为使件描述的过程。可以利川多种不同方式打开新建源代码智能向导,如图1.4.1所示:2.ISE支持多种新建文件类型,如图14.2所示:IP( coregen& Architecture Wizard)ISE软件中提供的各种IP。Schematic:原理图源代码。User document:用户文档。● Verilog Module: Verilog模块Verilog Test Fixture: erilog模块测试激励北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentN∈ FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册● VHDL Module:VHDL模块VHDL Library:VHDL厍文件。VHDL Package:VHDL包文件。● Embedded Processor:嵌入式处理器文件等各种不同的类犁。seISE Project Navi gator (M63c)-D:v3FPGAex ample.xiseFile edit View Project Source PrTools indow LHelp百Ⅹview:图mp1 em entail M Si熊部145-3fge484新建源文件Lew SourceThe vie目 dd sourceFiles. yorAdd Copy of SourccommanManual Compile OrderTEnu anp工 mplement Top ModuleprOpRFile/Path Displ图1.4.1新建源代码方式selecrca type, file name and its lD目P地Verilog Modulverilog fes. F:FilMore lntHCancel北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)REDOSimple DevelopmentCYCLONE FPGA Design Expert红色飓风E45实验手册图1.4.2工程所支持的文件格式3. Verilog或VHDL源代码输入模板ISE软件提供了很多源代码模板用使用者参考设计,如图1.4.3所示:I: 13FFile edit vien prL4□百XW队a:M3m,/ Notc: CLI muot bc dcfinc回amyl彐中□ Levice fEcr I,ss begi白uk3Lnu1u拜PER-D/2sRu⊥,LBE tTon-50% Duty C由-□卫1ays9|2n中 c synthesize-XsT由2 Implant3ai8DesLanguage Tenlates EError且Br0rs四【x出1AC的11s取:图14.3源代码模板4.源代码语法检查。源代码设计完成后,在进行其他操作以前需要先对设计源代码进行语法检查,保证没有语法错误。双 Synthesize -XST下的 Check Syntax,即进行语法检查,如图1.44所示:北京威视锐科技有限公司Web(中国)(国际)

SHT30 温度、湿度传感器 STM32F130ZET6 HAL 库例程 100%可以使用

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:

实验题目设计和实现关于内存管理的内存布局初始化及内存申请分配、内存回收等基本功能操作函数，尝试对用256MB的内存空间进行动态分区方式模拟管理。内存分配的基本单位为1KB，同时要求支持至少两种分配策略，并进行测试和对不同分配策略的性能展开比较评估。最佳适应算法（Best Fit）： 　　它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。因为它要不断地找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，所

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