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VHDL语言的简化教程pdf,通过文档可以全面了解VHDL的语法。VHDL概述:●●●●ⅤHDL→Ⅴ HSIC Hardwarter Description LanguageⅤHSIC→Ⅴ ery High speed integrated circuitVHDL是美国国防部在20世纪80年代初为实现其高速集成电路硬件ⅤHSIC计划提出的描述语言;IEEE从1986年开始致力于ⅤHD标准化工作,融合了其它ASIC芯片制造商开发的硬件描述语言的优点,于93年形成了标准版本( IEEE std1164)。1995年,我国国家技术监督局推荐ⅤHDL做为电子设计自动化硬件描述语言的国家标准。●●●●VHDL优点●●0覆盖面广,系统硬件描述能力强,是一个多层次的硬件描述语言;VHDL语言具有良好的可读性,既可以被计算机接受,也容易被人们所理解;ⅤHDL语言可以与工艺无关编程;VHDL语言已做为一种IEEE的工业标准,便于使用、交流和推广。VHDL语言的不足之处设计的最终实现取决于针对目标器件的编程器,工具的不同会导致综合质量不一样31VHDL语言基础●●●●3.1.1标识符( Identifiers)●●0标识符用来定义常数、变量、信号、端口、子程序或参数的名字,由字母(A~z,a-z)、数字(0-9)和下划线()字符组成。要求:●首字符必须是字母未字符不能为下划线●不允许出现两个连续的下划线不区分大小写●ⅥHDL定义的保留字(关键字),不能用作标识符●标识符字符最长可以是32个字符。注释由两个连续的虚线(--)引导关键字(保留字)●●●●关键字( keyword)是VHDL中具有特别含义的单词,只●●0能做为固定的用途,用户不能用其做为标识符。BJ]0: ABS, ACCESS, AFTER, ALL, AND, ARCHITECTUREARRAY ATTRIBUTE. BEGIN. BODY BUFFER BUS CASECOMPONENT, CONSTANT, DISCONNECT, DOWNTO, ELSEELSIF END ENTITY EXIT. FILE. FOR. FUNCTIONGENERIC. GROUP IF INPURE. IN. INOUT. IS. LABELLIBRARY LINKAGE. LOOP MAP MOD. NAND. NEW. NEXTNOR NOT NULL. OF ON OPEN OR OTHERS OUTPACKAGE. POUT. PROCEDURE. PROCESS. PURE. RANGERECODE. REM REPORT RETURN ROL. ROR SELECTSHARED SIGNAL SLA SLL SRA SUBTYPE. THENTRANSPORT. TO. TYPE UNAFFECTED. UNITS UNTIL. USEVARIABLE WAIT. WHEN. WHILE. WITH. XOR XNOR3.1.2数据对象( Date Objects)●●●●数据对象包括常量、变量、信号和文件四种类型。常量 Constant常量是对某一常量名赋予一个固定的值,而且只能赋值一次。通常赋值在程序开始前进行,该值的数据类型则在说明语句中指明。Constant常数名:数据类型:=表达式Constant vcc:real:=5.0;-定义vcc的数据类型是实数,赋值为5.0VConstant bus width: integer:=8;-定义总线宽度为常数8常量所赋的值应和定义的数据类型一致;常量在程序包、实体、构造体或进程的说明性区域內必须加以说明。定义在程序包内的常量可供所含的任何实体、构造体所引用,定义在实体说明内的常量只能在该实体内可见,定义在进程说明性区域中的常量只能在该进程内可见。变量 ariable●●●●变量只能在进程语句、函数语句和过程语句结构中使用。变量的赋值是直接的,非预设的,分配给变量的值立即成为当前值,变量不能表达“连线”或存储元件,不能设置传输延迟量。变量定义语句Variable变量名:数据类型:=初始值;Variable count: integer0to255:=20;-定义counηt整数变量,变化范围0255,初始值为20。变量赋值语句:目标变量名:=表达式;x:=10.0;-实数变量赋值为10.0Y:=1.5+x;-运算表达式赋值,注意表达式必须与目标变量的数据类型相同A(3to6):=(“1101”);-位矢量赋值信号 Signa信号表示逻辑门的输入或输出,类似于连接线,也可以表达存/储元件的状态。信号通常在构造体、程序包和实体中说明。信号定义语句Signa信号名:数据类型:=初始值Signal clock:bit:=‘0’;-定义时钟信号类型,初始值为0Signa| count: BIT VECTOR(3 DOWNTO0);-定义 count为4位位矢量信号赋值语句:目标信号名

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关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进∑∑md2(x1,v,)离有变化,即(1)式中改为(,)=|P)(x;-v大连大学学报其中W为模糊加权因子,由式(5)确定。在模糊￠一均值算法中引入模糊加权因4子,使得数据空间中各个数据点对同一橐类中心所具有的特征优势不同,导致对距离的贡献也不同,更具合理性,使得聚类效果更好,分类更清晰,改进数据预处理的方法。4数据仿真结果将200个二维数据分为三类。使用了两种方法,本文提出的改进的模糊聚类算法(引入了模糊加权因子),结果见图2;经典的模糊C-均值聚类算法6,结果见图3对比聚类效果图如通过对比两种算法的效果图可以看出:图图3FCM聚类效果图2是改进后的模糊聚类算法(引入了模糊加权刈比目标函数曲线如下因子)的效果图,聚类效果比图3经典的模糊C均值聚类算法更好,数据点更集中,有若干点集中在聚类中心上。我们可以看右下角的数据点,改进后的模糊聚类算法将紫色的点和蓝色的点能清楚的分开,两个类之间的界限很明显而模糊C-均值算法分类的程度就不是很清晰,分别属于两个类的绿色的点和紫色的点几乎重合,可见类与类之问划分不清晰。图4改进算法后的目标函数图图2改进算法后的聚类效杲图喷笔签义,引入了重要参数-模糊加权因子,模糊加权因子的引入,使得数据空间中各数据点所具有的特大连大学学征优势不同,导致对距离的贡献也不同,这是两种距离定义方法的根本区别之处。并且用数据仿真验证了这种改进了的模糊聚类算法比原来的算法聚类更有效,分类更清晰,速度快。参考文献O一0年第五期[l} Timothy J.Ros.模糊逻辑及其工栏应用[M].北京:电子工业出版社,20032]鲁宇,范希鲁.模糊加权距离及其合理性讨论[J].北方交通大学学报,1990(2)[3]王士同、神经模糊系统及其应用[M].北京:北京航天航空大学出版社,1998(6)图5FCM目标函数图T 4 1 Kazutaka Umuyaharu, Saclaaki MiyarIulo and Yoshiteru图4的是改进算法后的目标函数图(引入模糊Nakamori, Formulations of Fuzzy Clustering for Categorical加权因子),图5是经典的模糊C-均值算法目Data, International Journal of Innovative ComputingInformation and Control(lICIC), vol 1, no, 1, pp 83标函数图。可以看出图4的函数曲线比图5的函94,2005(3)数曲线更加平滑,收敛速度快。[5 Hugang Han, Information System with Fuzzy Weights5结论Intermational Journal of Innovative Computing, Information本文讨论的是对模糊C-均值聚类算法的改and Control JICIC ) vol. 2, no 3, pp 553-565, 2006进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种6]吴晓莉,林哲辉.MAⅣLAB埔助模湖系统设计[M.西安:新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定西安电子科技大学出版社,2002.Improvement of the Fuzzy C-Means Clustering AlgorithmWANG Ying-jie Wang, BAI Feng-bo, WANG Jin-hui(1. College of Information Engineering, Dalian University, Dalian, 116622, China2. MSPD, HiSoft Technology Intemational Ltd., Beijing, 100074, China3. Beijing Electromechanical Engineering Insitute, Beijing, 100074, ChinaAbstract: An improvement algorithm about the fuzzy c-means clustering algorithm is discussed in this paper. Basedon original fuzzy c -rneans clustering algorithm, the improvement algorithm uses a new way of defining distance todisplace the distance in Euclidean space. Experimental results show that the improvement algorithm is better thanal algurithm and the classification is clearer than original algKey words Fuzzy c-means algorithm; Fuzzy weighted distance; Fuzzy weighted factor

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