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基于Xilinx System Generator的PID算法高效硬件实现

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简介:
本研究利用Xilinx System Generator工具,针对PID控制算法进行优化设计与硬件实现,旨在提高其执行效率和性能。 本段落介绍了如何使用Xilinx System Generator平台来构建模型化的数字PID控制算法,并通过FPGA将该算法与传感器及实际硬件控制系统结合,从而快速建立闭环控制模型。实验结果验证了这种方法的有效性。

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  • Xilinx System GeneratorPID
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    本研究利用Xilinx System Generator工具,针对PID控制算法进行优化设计与硬件实现,旨在提高其执行效率和性能。 本段落介绍了如何使用Xilinx System Generator平台来构建模型化的数字PID控制算法,并通过FPGA将该算法与传感器及实际硬件控制系统结合,从而快速建立闭环控制模型。实验结果验证了这种方法的有效性。
  • System GeneratorCORDIC工程文
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    本项目运用Xilinx System Generator工具,实现了高效的CORDIC(坐标旋转数字计算机)算法硬件描述,适用于FPGA平台上的信号处理和数学运算。 System Generator实现CORDIC算法的工程文件,请参考相关博客内容后下载。
  • System GeneratorCORDIC在DDS中FPGA.pdf
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    本文探讨了利用Xilinx System Generator工具,基于CORDIC算法,在FPGA平台上进行直接数字频率合成器(DDS)的设计与实现。通过优化CORDIC迭代过程,实现了高效、低功耗的硬件解决方案,适用于无线通信和雷达系统中的信号生成需求。 本段落档探讨了基于System Generator的CORDIC算法在直接数字频率合成器(DDS)中的FPGA实现方法。CORDIC算法因其高效性和易于硬件实现的特点,在信号处理领域得到广泛应用,特别是在需要实时生成精确正弦波、余弦波或其他周期性函数的应用中。通过使用Xilinx System Generator工具,可以简化CORDIC算法的模型设计,并将其快速转化为适合于FPGA平台执行的代码。这种方法不仅提高了DDS的设计效率,还增强了其灵活性和可扩展性,在现代通信系统中具有重要应用价值。 文档详细介绍了如何利用System Generator进行CORDIC算法建模、仿真以及转换为VHDL或Verilog硬件描述语言的过程,并分析了由此生成的FPGA实现性能特点。此外,文中还包括对CORDIC算法在不同频率合成需求下的优化策略讨论,以进一步提高其实时处理能力和资源利用率。 总之,《基于System Generator的CORDIC算法DDS的FPGA实现》为希望利用CORDIC技术进行高效、灵活信号处理设计的研究者和工程师提供了一个有价值的参考。
  • Verilog小面积AES架构
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    本文提出了一种基于Verilog语言的小面积高效AES算法实现方法,并详细介绍了其硬件架构设计。 本论文探讨了在硬件实现高级加密标准(AES)算法过程中遇到的挑战及其解决方案,并重点介绍了采用复合域来执行SubBytes求逆运算如何显著减小算法占用的物理面积,同时保持其安全性和效率。通过对不同实现方式的详细对比分析,本段落选择基本迭代反馈模式进行硬件设计,以使AES算法能够更好地应用于资源受限设备(如RFID和智能卡)等场景中。论文不仅阐述了AES算法的工作原理,还具体展示了从输入接收到控制流程再到加密过程中的每个组件的设计。 该研究适合信息安全专业人士、从事硬件设计的研究人员以及电子工程专业的师生和技术爱好者阅读。本段落旨在针对小型嵌入式系统(如IC卡、RFID)等特定应用场景实现高性能的小型化AES加密算法,同时加深对AES算法及其底层工作机制的理解。 建议读者在阅读前先掌握AES算法的基本理论背景,并仔细研读论文中的设计思路和技术细节部分。对于非专业读者而言,可能需要查阅一些辅助资料以更好地理解文中的一些概念或术语。
  • 适合Huffman解码
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    本论文提出了一种高效的Huffman解码算法,特别适用于硬件实现。该方法在保持数据压缩效率的同时,优化了解码速度和资源消耗,为嵌入式系统等应用场景提供了更优的选择。 Huffman算法是一种广泛应用的压缩技术,它基于变长编码原理来实现数据压缩。该方法通过为频繁出现的字符分配较短的编码,并对不那么常见的字符使用较长的编码,从而达到高效的数据压缩效果。然而,传统的Huffman解码过程在效率上存在不足,尤其是在硬件实现时面临挑战。这是因为传统的方法需要逐比特处理输入流,先确定每个码字长度再进行解码。 本段落提出了一种针对JPEG标准的新式Huffman解码算法,并引入了创新的查找表分组结构,旨在进一步减少内存使用的同时显著提高解码速度。该方法特别设计用于FPGA器件,并采用VHDL语言描述,在QUARTUS II软件上进行了编译和仿真测试。仿真的结果表明,核心模块在性能与资源利用方面均表现出色,能够满足实时解码的需求。 文章还回顾了几种不同的Huffman解码加速技术。其中分组与模板匹配法通过将连续的1个数作为依据对Huffman编码进行分类,并为每一类生成子代码表以快速计算长度;前n位快速解码法则从输入流中读取最前端的n位,如果被解码字的实际长度小于n,则可以一次性完成解码。而分组查找表技术则是将所有Huffman编码按照固定长度进行分割,并通过循环地每次读入并查表来确定最终输出。 基于现有研究成果,本段落提出的算法利用创新性的查找表分组结构,在内存使用和解码速度上都有显著提升。该方法在性能优化方面取得了良好的效果,可以满足高速实时的Huffman解码需求,标志着硬件实现中的一项重要进步。
  • System GeneratorFPGA多媒体处理
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    本研究利用System Generator工具,在FPGA平台上高效实现了复杂的多媒体信号处理算法,优化了系统性能和资源利用率。 想学习基于FPGA的数字图像处理的朋友,这本书绝对值得拥有。
  • MATLABSVPWM——采用FPGA和System Generator
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    本项目利用MATLAB与System Generator结合FPGA技术,实现了空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法,优化了电力电子变换器性能。 在MATLAB中使用System Generator实现SVPWM,并可以利用该工具生成FPGA代码并下载到硬件板子上。此外,文档中还解释了为什么采用特定的设置方式。
  • C++A*
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    本项目致力于开发一种高效的A*路径寻算法,采用C++编程语言,旨在优化算法性能,提高搜索效率与资源利用。通过精心设计的数据结构和启发式函数选择,实现了快速且准确的最短路径计算。 A-Star Algorithm 是使用 C++ 实现的高效 A-Star 算法版本。该实现对算法进行了尽力而为的优化,但并未改良算法本身。主要优化措施包括:快速判断路径节点是否在开启/关闭列表中、快速查找最小 f 值的节点以及减少路径节点频繁分配内存的问题。 运行环境需要支持 c++11 的编译器。使用示例如下: ```cpp char maps[10][10] = { { 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 }, { 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }, { 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0 ,}, { 9 ,} }; // 搜索参数 AStar::Params param; param.width = 10; param.height = 10; param.corner = false; param.start = AStar::Vec2(0, 0); param.end = AStar::Vec2(9, 9); param.can_pass = [&](const AStar::Vec2 &pos)->bool{ return maps[pos.y][pos.x] == 0; }; // 执行搜索 BlockAllocator allocator; AStar algorithm(&allocator); auto path = algorithm.find(param); ``` 编译代码: ```bash make build && cd build cmake ../example && make ```
  • VerilogAES
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    本研究利用Verilog语言实现了高级加密标准(AES)的硬件设计,致力于提高数据加密的安全性和效率。通过详细的模块化设计和仿真验证,该方案展示了在高速通信系统中的应用潜力。 Verilog实现的AES加密和解密算法可以移植到任何FPGA平台,并且具有良好的通用性。此外,还提供了C语言和Python验证程序,非常实用。