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Matlab与Verilog代码在Xilinx RFSoC ZCU111板上的应用示例集合

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简介：
本简介集展示了如何在Xilinx RFSoC ZCU111开发板上结合使用MATLAB和Verilog语言，提供了一系列的应用实例，帮助用户掌握硬件与软件协同设计。 在该存储库中，您可以找到有关Xilinx RFSoC ZCU111板和Pynq软件（主要是C代码，有时是Python代码）的各种应用示例的集合。 我不使用任何外部工具（例如MATLAB或Simulink）进行设计。 如有必要，我可以在设计中添加自定义Verilog或VHDL IP。 我正在使用Vivado 2018.3和Pynq 2.5版本，但稍后可能会升级到新版本。 第一步是提供一个DAC（数模转换器）和ADC（模数转换器）的示例。 这是我在法国LIP6博士论文期间开发的一部分工具。

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  • Matlab与Verilog代码在Xilinx RFSoC ZCU111板上的应用示例集合
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    本简介集展示了如何在Xilinx RFSoC ZCU111开发板上结合使用MATLAB和Verilog语言，提供了一系列的应用实例，帮助用户掌握硬件与软件协同设计。 在该存储库中，您可以找到有关Xilinx RFSoC ZCU111板和Pynq软件（主要是C代码，有时是Python代码）的各种应用示例的集合。 我不使用任何外部工具（例如MATLAB或Simulink）进行设计。 如有必要，我可以在设计中添加自定义Verilog或VHDL IP。 我正在使用Vivado 2018.3和Pynq 2.5版本，但稍后可能会升级到新版本。 第一步是提供一个DAC（数模转换器）和ADC（模数转换器）的示例。 这是我在法国LIP6博士论文期间开发的一部分工具。
     
  • Matlab代码与verilog-awgn_boxmuller: VerilogHDL在Xilinx Virtex Ultra-Scale上的实现...
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    本项目使用Verilog HDL和MATLAB结合AWGN及Box-Muller算法，在Xilinx Virtex UltraScale FPGA上实现了高斯白噪声模拟与信号处理功能。 Matlab代码verilogawgn_boxmuller 一、引言：本段落介绍了一种在Xilinx Virtex Ultra-Scale FPGA上实现的AWGN信号发生器IP，其Fmax高达320MHz。生成器基于Box-Muller算法，并采用定点处理技术。有关精度分析的相关内容，请参考以下论文： - DULee, JD Villasenor, W. Luk 和 PHW Leong，“使用Box-Muller方法及其误差分析的硬件高斯噪声发生器”，《IEEE Transactions on Computers》，第55卷，第6期，2006年6月。 二、IP核心功能： 1. 适用于FPGA/ASIC的可综合Verilog HDL设计。 2. Bit精确的matlab定点模型。 3. 高精度性能，能够达到8.15sigma的最后一位单位精度。 4. Modelsim最新仿真环境支持。 三、性能测试 资源利用率：在Xilinx Virtex超大规模FPGA上，该IP核心使用了1767个LUT（查找表）、915个FF（触发器）、8个DSP48和2.5个BRAM36k。 最大工作频率 (Fmax) 为320MHz。
     
  • 黑金Xilinx AX7101与AN5642摄像头VGA显示Verilog代码示例
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    本项目提供基于Xilinx AX7101平台和AN5642摄像头的VGA显示Verilog代码示例，适用于硬件描述语言学习及图像处理应用开发。 本实验将使用黑金500万像素的双目摄像头模组AN5642来显示高分辨率视频画面。该模组包含两个OV5640 CMOS摄像头，每一路摄像头捕捉到的画面为720P，并通过开发板上的按键KEY1在VGA显示器上切换显示两路图像。
     
  • RFSoC-ZCU111官方资源汇总：白皮书、用户指南、电路图及PCB、示例设计等
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    本资源汇总提供了Xilinx RFSoC-ZCU111的相关文档和设计文件，包括白皮书、用户指南、电路图、PCB布局以及示例设计等内容。 RFSoC_ZCU111的全部官网资料已经进行了分类整理。这些资料包括白皮书、用户指南、电路板原理图及PCB设计以及示例设计方案。由于文件总大小超过220MB，包含代码的部分未被上传。
     
  • MATLAB应用代码集合
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    《MATLAB应用代码集合》是一本汇集了多种工程与科学计算领域中实用MATLAB编程实例的资源书，适合科研人员和学生参考学习。 该文件包含了许多智能算法的Matlab代码及相关分析，有助于大家方便地进行Matlab编程使用。
     
  • node2vec在CORA数据集上的应用示例
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    本篇文档详细介绍了图嵌入算法Node2Vec在学术引用网络Cora数据集中的具体应用案例，通过调整参数探索节点间的关系模式，提升机器学习模型性能。 Node2vec是一种用于图嵌入的技术，它在处理图数据时能够学习节点的低维表示，并兼顾局部与全局结构特征。这项技术由Perozzi、Al-Rfou和Skiena于2016年提出，旨在为各种图分析任务提供有效的特征向量支持，如节点分类、链接预测等。 本段落将深入探讨Node2vec及其在Cora数据集上的应用实例。Cora是一个广泛使用的学术网络分析数据库，包含计算机科学文献的引用关系。每个论文对应一个节点，并通过边表示相互间的引用关系；同时这些论文被划分为七个不同的类别，这使得它成为进行节点分类的理想测试平台。 Node2vec的核心理念是采用随机游走策略来探索图结构中的信息分布模式。这种方法借鉴了自然语言处理领域中Word2Vec的两种搜索方式：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。通过调整返回参数(p)与前进参数(q)，可以平衡节点局部邻居与全局网络的关系探究，较小的p值会偏向于更深层次地进行DFS探索，而较小的q值则倾向于执行更为广泛的BFS。 在Jupyter Notebook环境中实施Node2vec的过程通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：加载Cora数据库并解析节点和边的信息以构建图结构。这可能涉及到读取节点及边的相关文件，并使用networkx等库创建对应的图形对象。 2. **参数设定**：确定node2vec的参数，如游走步长（walk_length）、随机游走次数（num_walks），以及返回与前进参数(p, q)和嵌入维度(dimensions)。 3. **生成随机路径**：基于上述设置进行一系列随机游走以产生训练数据集。这一步骤模拟从每个节点出发的多次探索，游走的具体长度和方向由p、q参数决定。 4. **模型训练**：利用skip-gram模型（类似Word2Vec）对前面生成的数据路径中的节点信息进行学习处理，从而获取低维向量表示形式。这一步可以通过gensim库提供的Word2Vec类实现。 5. **评估与应用**：完成上述步骤后，可以使用得到的节点嵌入来进行如分类等任务。例如通过比较不同论文间的嵌入向量相似性来预测未知论文类别。 实际操作中还需注意，在处理较小规模的数据集（比如Cora）时可能需要进行交叉验证和超参数调整以获得最佳性能配置；对于大规模图数据，则需考虑采样或分布式计算策略。 总之，Node2vec能够有效捕捉复杂网络结构信息，并将其转化为机器学习算法可以理解的向量形式。它在学术网络分析中的应用展示了其解决推荐系统、社交网络研究和链接预测等问题的能力。通过使用Jupyter Notebook工具，我们不仅可以直接观察到这一过程的实际操作步骤，还能够加深对Node2vec技术的理解与掌握。
     
  • ICAP原语在Kintex-7中的Xilinx应用示例
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