基于VHDL神经网络研究法

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基于VHDL语言的神经网络激活函数随机运算的实现

(1)
1- p
b) 0 ≤ X ≤ 1,则 X = p
(2)
c) - 1 ≤ X ≤ 1,则 X = 2 p - 1
(3)
图 1 随机化过程 F ig. 1 Ran dom iza tion process
图 1中伪随机序列是具有某种随机特性的确定序列 ,由移位寄存器产生 , 范围为 [ 0, C ]。输入 X 经过变化后为 A,与伪随机序列 B 比较后就可以得到输出 Y。Y中“1”的概率就可以用图中的式子表示。
第 2期
初丽娟等 : 基于 VHDL 语言的神经网络激活函数随机运算的实现
155
用之间存在着极大的矛盾 , 文献 [ 427 ] 将查表法与折线法近似结合 , 并对其进行了改进 , 在一定程度上缓解了上述矛盾 ,但是计算精度不够。为此 ,陈曦和王高峰 [ 8 ] 提出采用混合坐标旋转数字计算机 (H yb rid Co rd ic) 算法来计算对数 S型函数的方法 , 并基于现场可编程门阵列 ( FPGA ) 进行了相应的硬件设计、优化和实现。由于结合了查找表、流水线等技术 ,所研制的对数 S型函数模块具有高效、高速、精确等优点。但是 ,所设计的对数 S型函数精度的提高是以增加迭代次数为代价的 ;夏欣 [ 9 ] 提出了用一种基于 Co rd ic算法的指数函数 ex 的 FPGA硬件实现方法 ,此算法易于硬件实现 , 能满足多数情况的要求。但是 ,以上的方法均采用传统的代数运算 ,需要大量的数字资源 ,大大增加了成本和复杂性。为了解决硬件实现中的资源问题 , D a Zhang[ 10 ] 基于随机算法 [ 11 ] 对神经网络风速估计器进行了硬件实现 ,与传统的风速估计器相比 , 易于实现且节省了大量的数字资源。

基于VHDL的BP神经网络的设计与实现

基于VHDL的BP神经网络的设计与实现作者：周庆芳来源：《新校园·上旬刊》2016年第02期摘要：人工神经网络的组成包含了多个简单处理单元，通过某种方式将这些处理单元连接在一起，构成一个有关人工神经网络的计算系统。

这个系统能动态响应外部输入信息，并进行信息的处理。

关键词：BP神经网络；VHDL；模拟与仿真一、人工神经理论基础神经网络又被称为链接模型，其本身是模仿动物的神经网络，并根据其行为特征分布式进行算法数学模型处理。

在计算机上，人们可以利用并行或者串行的模式模拟仿真，实现人们自身的神经网络模型算法。

在特定应用情况下，进行神经网络研究的目标则是高性能专用的神经网络硬件。

神经元是人工神经网络的基本单元，具有一定的信息处理方面的能力。

对于输入的内容，神经元可以简单进行处理，能根据学习规则做好加权求和，并根据权值来获取神经元的状态输出，以便对刺激进行处理。

还可建立基于VHDL语言的神经网络元件库，它包括基本单元、控制单元两个部分。

二、 BP神经网络结构模型BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，相邻层之间的各个神经元实现全连接，每层各个神经元之间没有连接。

BP算法正向传播过程：输入信号从输入层输入，经过隐含层传向输出层。

如果输出层的实际输出与期望输出一致，那么学习算法结束。

基本控制单元用于建立隐含层和输出层的神经元，主要解决信号运算后权值存储问题，它主要包括加权乘法、神经元输入信号的累加、非线性激励函数的实现、权值存储等基本模块。

图1中xi代表第i个输入，wij代表输入i和神经元j之间的权值（weight），yj是第j个输出。

如图1所示可以得到：y1=f（x1.w11+x2.w21+x3.w31 ） 2-1y2=f（x1.w11+x2.w22+x3.w32） 2-2y3=f（x1.w11+x2.w23+x3.w33） 2-3其中f（）是激化函数（如线性阈值的sigmoid函数等）。

三、神经网络模型与仿真clk产生脉冲信号，输入端x1，x2，x3 分别置为011，100，101，权值初值设为0000，通过9个脉冲周期一次递增到1000，将权值与输入值进行运算，得出结果。

基于神经网络的信号处理研究

基于神经网络的信号处理研究概述：神经网络是一种模仿人类神经系统运作的计算方法，它可以通过学习和训练来识别和解决复杂的问题。

在信号处理领域，神经网络的应用正在蓬勃发展。

基于神经网络的信号处理研究对于提高信号处理的性能和效率具有巨大潜力。

1. 神经网络在信号处理中的应用神经网络在信号处理中具有广泛的应用。

首先，神经网络可以用于信号分析和特征提取。

通过训练神经网络，可以有效地识别和提取信号中的关键特征，如频谱、时域和幅度等信息。

其次，神经网络可以用于信号分类和识别。

通过将不同类型的信号输入神经网络进行训练，可以实现信号的自动分类和识别。

另外，神经网络还可以用于信号压缩和去噪。

通过训练神经网络模型，可以实现对信号的高效压缩和降噪，从而提高信号传输和处理的效率。

2. 神经网络在语音信号处理中的应用语音信号处理是神经网络应用的一个重要领域。

神经网络在语音识别、语音合成、语音增强和语音翻译等方面都取得了显著的成果。

在语音识别方面，神经网络可以通过学习和训练来识别和理解语音信号中的关键特征，提高识别准确率和鲁棒性。

在语音合成方面，神经网络可以通过学习语音的声学特征和语义信息，生成自然流利的合成语音。

在语音增强方面，神经网络可以通过学习和训练来提取和增强语音信号中的有用信息，改善语音的清晰度和准确性。

在语音翻译方面，神经网络可以通过学习不同语言之间的映射关系，进行自动的语音翻译。

3. 神经网络在图像信号处理中的应用图像信号处理是另一个神经网络应用的重要领域。

神经网络可以通过学习和训练来提取和识别图像中的特征，进行目标检测、图像分割和图像识别等任务。

在目标检测方面，神经网络可以通过学习图像中目标的特征和上下文信息，实现自动的目标检测和定位。

在图像分割方面，神经网络可以通过学习不同图像区域的特征和颜色信息，实现图像的自动分割和提取。

在图像识别方面，神经网络可以通过学习和训练来识别和分类不同的图像，实现自动的图像识别和分类。

集成电路设计与优化的神经网络算法研究

集成电路设计与优化的神经网络算法研究随着人工智能技术的迅速发展，神经网络算法在集成电路设计与优化中的应用越来越受到关注。

本文将探讨神经网络算法在集成电路设计与优化中的研究现状，并对未来的发展方向进行展望。

首先，神经网络算法是一种模仿人类神经系统工作方式的算法模型。

通过神经网络算法，可以模拟大脑的学习与记忆能力，从而实现某些复杂任务的自动化。

在集成电路设计与优化领域，神经网络算法具有巨大的潜力。

在集成电路设计方面，神经网络算法可以辅助实现自动设计流程，提高设计效率。

传统的电路设计往往需要人工依靠经验进行，而神经网络算法可以通过学习大量的电路设计数据，采用自动化的方法生成设计方案。

这种方法不仅可以减少设计时间，还能够降低设计成本，提高设计质量。

另外，神经网络算法在电路优化中也有广泛的应用。

在电路设计完成之后，往往需要进行电路优化以满足性能指标要求。

神经网络算法可以通过学习已有电路优化数据，自动找到最优化的参数配置，从而提高电路的性能。

这种优化方法能够避免传统试错法的盲目性，提高优化效率，减少优化成本。

目前，在集成电路设计与优化中，已经有一些研究对神经网络算法进行了探索。

例如，一些研究者使用卷积神经网络来进行电路布线优化，通过学习已有的电路布线数据，得到更加高效的布线方案。

还有一些研究者将遗传算法和神经网络结合，实现了电路智能优化的自动化流程。

这些研究成果在一定程度上验证了神经网络算法在集成电路设计与优化中的可行性。

然而，目前神经网络算法在集成电路设计与优化中仍然存在一些挑战。

首先，神经网络算法需要大量的电路设计与优化数据来训练模型，但这些数据往往很难获取，限制了神经网络算法的应用范围。

其次，神经网络算法需要强大的计算资源和高效的算法实现，以应对复杂的电路设计与优化任务。

此外，神经网络算法也面临解释性和可解释性的问题，难以解释其决策的过程和原因。

为了解决这些挑战，未来的研究可以从以下几个方向展开。

首先，研究者可以探索更有效的数据采集和数据处理方法，以获取更多可用的电路设计与优化数据。

基于神经网络的电路优化设计方法研究

基于神经网络的电路优化设计方法研究随着科技的发展，电路优化设计方法已经成为了电子学科中的重要研究方向之一。

其中，基于神经网络的电路优化设计方法尤为值得关注。

在本文中，我们将探讨神经网络在电路优化设计中的应用，并介绍一些相关的研究成果。

一、神经网络在电路优化设计中的应用神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的一种数学模型，可以被用来进行电路设计。

与传统的电路设计方法相比，神经网络可以提供更准确、更快速、更节省成本的优化方案。

基于神经网络的电路优化设计方法主要包括两个步骤：训练和测试。

在训练阶段，先利用一组已知数据集来调整神经网络的参数，并使其能够尽可能地准确地预测电路性能。

在测试阶段，通过输入未知的电路参数，神经网络可以精确地计算电路的性能，从而得到最优的电路设计方案。

神经网络在电路优化设计中的应用主要体现在以下几个方面：1. 电路的布局设计神经网络可以根据电路的布局设计来进行性能预测。

通过对电路布局的输入，神经网络可以预测出电路的性能，例如电路的响应速度、功率消耗等。

这样可以有效地降低电路设计的成本和时间。

2. 电路的元器件选择神经网络可以用来预测电路中各种元器件的选用情况，从而提高电路的性能和稳定性。

例如，在预测电路的带宽时，神经网络可以通过输入电路的元器件参数，预测出最适合的元器件类型和参数。

3. 电路参数的噪声分析在电路优化设计中，噪声是一个非常重要的问题。

通过神经网络的技术，可以用来进行电路参数的噪声分析。

这可以帮助工程师预测电路在不同条件下的稳定性，提高电路的性能和稳定性。

二、相关研究成果基于神经网络的电路优化设计方法在理论研究和工程实践方面都有重要的进展。

以下是一些相关的研究成果：1. 微电子电路性能预测的神经网络方法该研究通过神经网络方法来预测微电子电路的性能，并验证了该方法的有效性。

该方法可以快速准确地预测电路的性能，从而加速微电子电路的设计过程。

2. 电路优化设计中的神经网络分类方法该研究提出了一种基于神经网络的电路优化设计方法，该方法主要是通过神经网络的分类模型来进行电路性能评估。

基于VHDL的神经网络模型库的建立与实现

经网络硬件的实现必须解决与算法有关的运算速度、计的要求，我们建立基于ＶＤＬＨ语言的神经网络元件库，包
算精度．行性储性能以及对神经网络结构的适用性括基本单元、控制单元２并存个部分。等问题，此外设计者还必须使设计满足与目标实现有关基本单元用于建立隐含层和输出层的神经元，主要
远，但它在一些科学研究和实际工程领域中已显示了很较大优势，足之处是模拟电路对噪音信号、度、不温电源大的威力。神经网络自成为研究热点以来，发展非常迅电压较敏感，而且模拟电路中神经元权值的存储靠电容速，在理论上，它的计算能力、对对任意连续映射的逼近充放电来实现，电容的泄漏和不稳定串行或并行计算机上模拟了模拟电路在神经网络硬件实现中的应用。
实现，但这只是研究手段而决非目的，在构造实际的神经数模混合电路结合了数字电路和模拟电路的特点，网络应用系统时，必然要考虑硬件实现问题。定应用下用模拟电路实现算法结构，用数字存储器和数模转换器特的高性能专用神经网络硬件是神经网络研究的最终目标。替代电容实现神经元权值的存储。神经元之间的数字通
维普资讯
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引言
神经网络的发展方向之一就是用微电子学或光学器件形
尽管目前人们对大脑神经网络的结构，运行机制，甚成特殊功能网络，完成一定的算法或信息处理。目前神经

基于神经网络的知识推理研究综述

基本内容
本次演示也指出了研究中存在的不足和未来可能的研究方向。关键词：知识图谱、推理问答、知识表示学习、模型推理、答案生成
基本内容
引言：知识图谱是一种以图形化的方式呈现出来的知识库，可以用来表示实体、概念及其之间的关系。近年来，随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在智能问答、推荐系统等领域的应用越来越广泛。推理
基本内容
复杂和大规模的知识图谱，需要研究有效的表示和推理方法；对于数据的质感和不平衡问题，需要研究更具鲁棒性的学习策略等。未来研究可以进一步这些问题，提出更具创新性和实用性的解决方案，推动基于神经网络的知识推理技术的发展和应用。
参考内容
图神经网络在知识图谱推理中的应用研究综述
图神经网络在知识图谱推理中的应用研究综述
基本内容
结论：本次演示对知识图谱推理问答进行了综述，介绍了研究现状、方法、成果和不足。通过对知识图谱推理问答的深入研究，总结了目前的研究主要集中在知识表示学习、模型推理和答案生成等方面。同时
随着技术的快速发展，知识图谱作为一种大规模知识库和语义网络，已经在多个领域得到广泛应用。知识图谱推理是知识图谱应用中的关键环节，而图神经网络为知识图谱推理提供了新的解决方案。本次演示将对图神经网络在知识图谱推理中的应用研究进行综述。
图神经网络在知识图谱推理中的应用研究综述
图神经网络是一种基于神经网络的图分析方法，它利用神经网络对图结构数据进行学习和推理。在知识图谱推理中，图神经网络可以将知识图谱中的节点和边作为输入，通过训练和学习，自动提取知识图谱中的潜在信息和模式，从而支持复杂推理任务。
基本内容
ec、BERT等）对实体和概念进行表示。在模型推理方面，研究者们主要研究如何利用知识图谱中的信息进行问题分析和推理，常用的方法包括基于规则的方法、图算法等。在答案生成方面，研究者们主要如何根据推理结果生成合适的答案，

基于神经网络的音频信号处理算法研究

基于神经网络的音频信号处理算法研究随着人工智能技术的快速发展，神经网络技术在音频信号处理领域中的应用也得到了广泛关注。

基于神经网络的音频信号处理算法已成为研究热点，广泛应用于语音识别、音频信号分析、压缩、降噪等领域。

本文将对基于神经网络的音频信号处理算法进行研究和探讨。

一、神经网络与音频信号处理的结合神经网络是一种模拟人脑内神经元之间相互作用行为，能够模拟人脑的认知、识别、学习等能力。

音频信号处理是指对音频信号进行识别、分析、压缩、降噪等处理。

神经网络与音频信号处理的结合，可以利用神经网络的学习能力和非线性映射特性，对音频信号进行高效处理和分析。

二、基于神经网络的音频信号识别算法研究基于神经网络的音频信号识别算法是指利用神经网络模型来进行音频信号的语音识别。

神经网络模型可以通过对音频信号的声学特征和语言模型的训练学习，从而实现音频信号的自动识别。

在语音识别中，神经网络通常用于声学模型，其主要作用是将输入的声学特征向量映射到相应的文本序列上。

三、基于神经网络的音频信号降噪算法研究音频信号中存在着各种噪声，如白噪声、背景噪声、语音信号重叠噪声等。

这些噪声会影响音频信号的质量和可读性。

基于神经网络的音频信号降噪算法是指利用神经网络模型来对音频信号的噪声进行去除，从而提高音频信号的质量和可读性。

神经网络模型通常通过学习音频信号的特征，对降噪效果进行优化和进一步提升。

四、基于神经网络的音频信号压缩算法研究音频信号压缩是指将音频信号进行编码、压缩，以便更高效的存储、传输和处理。

基于神经网络的音频信号压缩算法是指利用神经网络模型来对音频信号进行有损或无损压缩，并能够根据物理通道的不同要求适应调节。

神经网络模型通过学习音频信号的特征和编码算法，对音频信号进行高效的压缩和还原。

五、结论综上所述，基于神经网络的音频信号处理算法是一种高效的音频信号处理方法。

它不仅可以提高音频信号的质量和可读性，还可以更具体地分析和理解音频信号。

神经网络集成电路设计技术研究

神经网络集成电路设计技术研究随着人工智能的飞速发展，神经网络逐渐成为了人们关注的热点。

而与神经网络紧密相连的神经网络集成电路（Neural Network Integrated Circuit）设计技术也越来越受到研究者的关注。

神经网络集成电路是指利用硅芯片实现人工神经网络的工具，是人工智能的核心之一，具有较高的复杂度和精度，并且可在硬件层面上实现实时性和大规模性。

因此，神经网络集成电路在各个领域广泛应用。

神经网络集成电路设计技术研究，是对神经网络集成电路进行设计、制造和测试的一系列技术及方法研究。

它涉及到的领域非常广泛，如电路设计、计算机结构、VLSI技术、计算机算法等，需要研究者具备多方面的知识和技能。

一般而言，神经网络集成电路设计技术研究可分为以下步骤：1. 确定神经网络的结构和模型。

神经网络的结构和模型是神经网络集成电路设计的基础。

根据不同的应用领域，确定适合的神经网络结构和模型，关键是确定每个神经元的功能。

常见的神经网络结构有多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等，它们各自适用于不同的应用场景。

2. 设计神经元电路神经网络的最小运算单元是神经元，电路设计是构建神经元的关键。

神经元的设计涉及到神经元激活函数、神经元输入输出接口、神经元权值调整方式等，需要研究者对电路和算法有深入的理解。

3. 设计神经网络拓扑结构神经网络拓扑结构的设计决定了神经网络的功能和性能。

在设计神经网络拓扑结构时，需要考虑多方面的因素，如神经网络规模、输入数据特征、输出数据要求、计算复杂度等。

合理的神经网络拓扑结构设计可以有效提高神经网络的训练和测试效率。

4. 神经网络参数调整神经网络参数调整是神经网络优化的关键。

在确定神经网络结构和拓扑结构后，需要通过参数调整来达到最优的性能。

神经网络参数调整技术包括广义反向传播、遗传算法、粒子群算法等，需要研究者结合实际问题进行调整。

5. 设计集成电路根据确定好的神经网络结构和参数调整结果，设计出相应的集成电路。

基于深度神经网络的信号处理技术研究

基于深度神经网络的信号处理技术研究随着人工智能技术的发展，深度神经网络模型逐渐被应用于信号处理技术领域。

深度神经网络具有自适应的特点，可以自动地提取信号的特征，并进行相关处理，从而达到较好的信号处理效果。

本文将探讨基于深度神经网络的信号处理技术研究。

一、深度神经网络的信号处理原理深度神经网络是一种模仿人脑神经元进行信息处理的计算模型。

它由多层神经元组成，每一层都对输入信号进行处理，并将处理结果传递给下一层进行进一步处理。

深度神经网络在信号处理中的原理是利用输入信号和输出信号之间的关系来训练神经网络模型，从而达到信号处理的效果。

具体实现过程中，将输入信号作为训练数据输入到神经网络中，神经网络以输出信号作为目标输出，通过不断地训练，最终得到一个能够处理输入信号的神经网络模型。

二、基于深度神经网络的信号处理技术1. 语音信号处理语音信号处理是深度神经网络应用最为广泛的领域之一。

在语音信号处理中，深度神经网络可以自动提取语音信号的语音学特征，并对其进行处理，从而达到语音信号增强、语音识别等效果。

2. 图像信号处理基于深度神经网络的图像信号处理技术被广泛应用于图像处理、图像识别等领域。

通过深度神经网络的特征提取和自适应处理，可以有效地实现图像去噪、图像分割、图像识别等功能。

3. 生物信号处理深度神经网络在生物信号处理中也起到了越来越重要的作用。

例如，利用深度神经网络对脑电信号进行分类、对心电信号进行识别，能够有效地提高信号处理的准确性和可靠性。

三、基于深度神经网络的信号处理技术研究展望基于深度神经网络的信号处理技术是当前研究的热点之一。

未来，该技术有望得到更加广泛的应用。

首先，深度神经网络可以应用于各种信号的处理中，包括语音信号、图像信号、生物信号等。

其次，基于深度神经网络的信号处理技术可以通过深度学习等方式进行进一步优化，达到更高的准确性和可靠性。

最后，随着技术的进步和应用的发展，基于深度神经网络的信号处理技术有望带来更加优秀的应用效果和商业价值。

基于神经网络与深度学习的音频信号处理技术研究

基于神经网络与深度学习的音频信号处理技术研究随着科技的不断发展，人们对音频信号处理技术的要求越来越高。

在过去，一些简单的滤波器和降噪算法已经可以满足人们的日常需求，但是对于专业人士而言，需要更加高效、准确的处理技术。

这时候，基于神经网络与深度学习的音频信号处理技术就应运而生。

一、神经网络在音频信号处理中的应用神经网络是一种模仿生物神经网络的人工神经网络系统，采用一定的算法和数学模型，在输入和输出之间建立映射关系，实现各种不同的功能。

在音频信号处理中，神经网络广泛应用在语音识别、声源定位、语音合成等方面。

其中最为经典的神经网络模型就是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

1.1 卷积神经网络在音频信号处理中的应用卷积神经网络主要是采用卷积核进行特征提取，通过多层卷积和池化操作，将原始音频信号转换成更高层次的特征表示，同时具备一定的不变性和泛化性。

在语音识别领域，卷积神经网络已经被广泛应用，特别是在声学模型中。

传统的声学模型通常采用高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）进行建模，但是这种方法对于音频信号的非线性特性和时间序列关系的处理相对较为困难。

而采用卷积神经网络在语音信号建模中，可以有效提高语音识别的准确率和效率。

1.2 循环神经网络在音频信号处理中的应用循环神经网络是一种能处理序列数据的神经网络模型，通过带有循环的隐含层，在时间上对输入信息进行抽象表示，对于音频信号的处理具有很大的优势。

循环神经网络可以使用短时傅里叶变换（STFT）或者小波变换对音频信号进行频谱分析和时域表示，可以有效地增强声音的时序信息，并且能够处理较长的时序数据。

在语音识别和语音合成等领域，循环神经网络也被广泛应用。

二、深度学习在音频信号处理中的应用深度学习是基于多层神经网络结构的一种机器学习方法，通过不断地学习和优化，可以实现对音频信号的高效处理。

目前深度学习中最为流行的算法是深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

基于神经网络的数字信号处理算法研究

基于神经网络的数字信号处理算法研究数字信号处理是计算机科学和电子工程学科中的一个重要分支，它涉及多种算法和技术，可以对数字信号进行处理和分析。

近年来，神经网络算法在数字信号处理领域中得到了高度关注和广泛应用。

本文将重点介绍基于神经网络的数字信号处理算法的研究现状和发展趋势。

一、神经网络算法简介神经网络是一种类似于人脑的计算模型，其基本单元是神经元。

神经网络算法基于一种学习方法，即通过反向传播算法学习输入和输出之间的关系。

其主要优点是能够处理复杂和非线性问题，并且具有自适应性和泛化能力。

二、数字信号处理基础知识数字信号处理涉及到数学和计算机科学的多个领域，包括数字信号获取、处理和重构。

其中，数字信号的获取需要通过采集器进行模拟信号到数字信号的转换；数字信号的处理主要包括预处理、滤波、谱估计和频率分析等；数字信号的重构则需要将数字信号转换成模拟信号。

三、基于神经网络的数字信号处理算法1. 神经网络的信号分类算法神经网络可以用于信号分类，即将一个信号归类到特定的类别中。

该算法适用于许多应用，例如语音识别、图像识别和生物医学信号分类等。

该算法的主要优点是可以对非线性信息进行处理和识别。

2. 神经网络的滤波算法神经网络的滤波算法可以用于去除信号中的噪声和干扰。

该算法主要通过训练神经网络，将信号的特征和噪声之间的区别进行分类，从而实现滤波的目的。

该算法的主要优点是具有自适应性和抗干扰能力。

3. 神经网络的频率估计算法神经网络的频率估计算法可以用于估计数字信号中的频率和相位信息。

该算法主要使用快速傅里叶变换进行特征提取，并通过神经网络进行频率和相位估计。

该算法的主要优点是可以在计算量较小的情况下实现高精度的频率估计。

4. 神经网络的预处理算法预处理是数字信号处理中的一个重要步骤，可以对信号进行初步处理和特征提取，以便进一步的处理和分析。

基于神经网络的预处理算法可以通过训练神经网络实现特定信号的特征提取和去除噪声的目的。

人脑神经网络模型的搭建与仿真方法

人脑神经网络模型的搭建与仿真方法人脑神经网络模型是研究人脑认知和神经功能的重要工具，它可以模拟人脑的神经元之间的连接和信息传递过程。

在当前的科学研究中，人们对人脑神经网络模型的搭建和仿真方法越来越感兴趣。

本文将介绍一些常用的人脑神经网络模型的搭建与仿真方法，以帮助读者了解这一领域的研究进展。

首先，人脑神经网络模型的搭建需要考虑到人脑的结构和功能。

人脑神经网络主要由神经元和突触构成，而神经元之间通过突触传递电化学信号。

因此，搭建人脑神经网络模型需要首先确定神经元和突触的特性。

通常，人们采用数学模型来描述神经元和突触的行为，最常用的模型之一是Hodgkin-Huxley模型。

该模型可以描述神经元的动作电位产生和传播的过程，对神经元的兴奋和抑制等过程进行建模。

其次，对于神经网络的拓扑结构的研究也是人脑神经网络模型搭建的重要内容之一。

人脑神经网络的拓扑结构可以是多种多样的，常见的有小世界网络、无标度网络和随机网络等。

小世界网络具有较高的聚类系数和较短的平均最短路径长度；无标度网络具有幂律分布的节点度分布特性；随机网络则是基于随机连接的模型。

选择适合的拓扑结构对于模拟人脑的功能和特性至关重要。

在人脑神经网络模型的搭建过程中，仿真方法是不可或缺的一部分。

人们通常使用计算机来模拟神经网络的行为。

常用的仿真方法包括蒙特卡洛方法、离散事件仿真和连续时间仿真等。

蒙特卡洛方法通过随机抽样的方式对神经网络进行仿真，可以模拟神经元的电位变化和突触传递的过程。

离散事件仿真则是将神经网络分为离散的事件进行仿真，可以模拟神经元之间的时间和空间的关系。

连续时间仿真则是将神经网络的行为建模为连续时间的微分方程，可以对神经元的动态行为进行仿真。

此外，人脑神经网络模型的搭建与仿真方法还可以通过机器学习和深度学习的技术进行改进。

机器学习和深度学习可以帮助人们从海量的数据中提取模式和规律，并且能够优化人脑神经网络模型的参数。

通过机器学习和深度学习的方法，可以使人脑神经网络模型更加准确地模拟人脑的结构和功能。

一种基于智能体的vhdl网络编译器的设计方法

一种基于智能体的vhdl网络编译器的设计方法专利名称：一种基于智能体的vhdl网络编译器的设计方法技术领域：本发明涉及一种基于智能体的VHDL网络编译器的设计方法。

是一种集硬件及网络功能的一种编译方法。

背景技术：计算机技术的发展和硬件描述语言HDL(Hardware Description Language)的出现，打破了数字系统设计历来严格区分系统硬件设计和系统软件设计的界限，被称为硬件设计领域的一次变革。

VHDL(VHSIC Hardware Description Language)语言以其设计技术齐全、方法灵活、支持广泛；系统硬件描述能力强；可以与工艺无关煽程；语言标准、规范.易于共享和复用等优点，逐渐成为一种公认的硬件描述语言。

飞速发展的网络技术使得VHDL的网络编译越来越受到计算机开发人员和硬件设计人员的重视。

为此提出了一种基于智能体的VHDL用络编译器的解决方法。

发明内容基于上述情况，特此发明一种基于智能体的VHDL网络编译器的设计方法；编译器的结构采用前端，后端(front-end, back-end)式结构。

整个编译器包五个部分:应用层，前端.后端、数据库和输入输出模块。

完整的VHDL编译器的前端包括5个Agent:自顶向下的分析 Agent (Parser Agent),相关性 Agent (Dependency Agent),符号Agent (SymbolAgent).类型Agent (Type Agent)。

表达式求值Agent (Expression Evaluating Agent)。

分析Agent的主要作用是把VHDL的源程序解析成语法分析树(parser tree),并同时进行语法检查；相关性Agent的作用是在语法检查通过以后.对VHDL程序中的各设计单元进行相关性检查；符号Agent的作用是对VHDL设计程序中的符号检查；类型AGENT 是程序的类型进行栓查，表达式求值AGENT的功能是对VHDL程序中的表达式进行求值。

基于深度递归神经网络的心电信号分析与心律失常检测

基于深度递归神经网络的心电信号分析与心律失常检测心电信号是人体心脏的电活动在体表上产生的电信号，对心电信号的分析可以帮助我们了解和诊断心脏疾病。

心律失常是心脏电活动异常引起的心跳节律紊乱，严重的心律失常可能导致心脏停止跳动，因此准确快速地检测和诊断心律失常对人们的健康至关重要。

目前，基于深度递归神经网络的心电信号分析与心律失常检测的研究正在不断发展，取得了一些令人瞩目的成果。

深度递归神经网络是一种特殊的神经网络结构，它能够在处理序列数据时更好地捕捉数据中的时序信息。

在心电信号分析中，首先需要对心电信号进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、平滑信号、降低数据维度等。

常用的预处理方法包括滤波、降采样和去基线处理。

然后，我们将处理后的信号输入到深度递归神经网络中进行特征提取和分类。

在特征提取过程中，深度递归神经网络自动学习并抽取心电信号的关键特征。

它能够对信号进行时间域和频域特征提取，例如心率、RR 间期变异性、频谱分析等。

这些特征能够反映心脏电活动的规律性和异常情况。

在分类阶段，深度递归神经网络可以通过学习大量标注好的心电信号数据来判定心律是否正常。

通过训练网络，它能够从输入心电信号中自动判断是否存在心律失常，并实现快速准确的检测。

深度递归神经网络在心电信号分析与心律失常检测中的应用主要有以下几个方面的优势：首先，深度递归神经网络能够克服心电信号的非线性特征。

相对于传统的线性分类方法，深度递归神经网络可以更好地捕捉心电信号中的复杂非线性关系，提高心律失常检测的准确性。

其次，深度递归神经网络具有良好的泛化能力。

它可以通过学习大量样本中的规律和特征，较好地适应不同个体的心电信号，并在实际应用中取得较好的效果。

此外，深度递归神经网络还可以结合其他医学信息进行联合分析，提高心律失常检测的可靠性。

例如，将心电信号与心率、血压等生理参数进行联合分析，可以提供更全面、准确的心律失常判定。

然而，基于深度递归神经网络的心电信号分析与心律失常检测也面临一些挑战。

基于神经网络混沌吸引子公钥加密算法的FPGA实现

基于神经网络混沌吸引子公钥加密算法的FPGA实现刘晋明;刘年生【摘要】利用具有顺序和并行执行的特点的VHDL语言,设计并实现了基于神经网络混沌吸引子的公钥加密算法,在编解码器设计中采用专用的控制模块来控制加密和解密操作;同时,在RAM模块中自主设计了具有并行读写功能的子模块,以进一步提高算法的数据加密速度;整个系统在DE2实验平台中经过反复实验测试和试运行,结果表明该算法是可以硬件实现的,并且具有较高的数据加密速度,时钟频率可达50 MHz以上.【期刊名称】《厦门大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(049)002【总页数】4页(P171-174)【关键词】神经网络;混沌吸引子;公钥密码;FPGA【作者】刘晋明;刘年生【作者单位】集美大学计算机工程学院,福建,厦门,361021;集美大学计算机工程学院,福建,厦门,361021【正文语种】中文【中图分类】TP309.7V HDL语言是一种硬件描述语言,用于电子系统硬件行为描述、结构描述、数据流描述[1].VHDL语言分顺序语句和并行语句两类,由VHDL编写的程序是由许多进程或元件组成,整体体现出并行运行的特点.VHDL语言的这些特点非常适合仿真神经网络,便于硬件实现,如研究利用V HDL语言模仿生物神经元[2],建立神经网络的硬件模块[3].现有的研究结果表明VHDL语言对于神经网络的仿真及硬件实现不仅可行,而且非常的方便.本文主要解决的问题是利用VHDL语言实现神经网络混沌吸引子公钥加密算法,形成具有独立知识产权的IP核,并下载到FPGA芯片上进行验证;其次,探索算法的最优化,达到在尽量短的时间内完成网络计算且资源占用少.今后开发嵌入式信息加密产品时可利用FPGA芯片实现该算法功能,作为专用加密部件,协助MCU处理数据,提高加密和解密的速度.Hopfield神经网络(Hopfield neural networks)是Hopfield J J在20世纪80年代初提出的一类神经网络模型.离散Hopfield神经网络有N个互联神经元,每个神经元为0或1,它的下一个状态Si(t+1)取决于当前各神经元的状态:Tij为神经元i与j之间的连接权值,θi为神经元i的阈值,取值为0,f(x)为符号函数联想神经网络的记忆容量是有限的,当所要存贮的样本数超过该模型的存贮容量时称为过饱和HNN.在过饱和的Hopfield神经网络中存在不按照Hamming最小规则进行联想的混沌吸引子,混沌吸引子的个数随神经元个数的增加而增多,每个吸引子的吸引域中的状态消息之间存在不可预测的关系,并且每个吸引子及其相应的吸引域因联接突触矩阵的改变而发生相应的变化[4].在引人随机变换矩阵H后,原初始状态S和吸引子分别变成新的初始状态和吸引子:根据Diffie-Hellman公钥思想和可交换矩阵族的特性,一种新的基于神经网络吸引子的公钥密码算法被提出[5],算法方案如图1所示.对于神经网络混沌加密算法的VHDL实现,我们采用自顶向下,分层设计的方式.这样设计的优点在于模块具有良好的灵活性、可扩展性和可移植性,当需求变更时,只需要修改对应的模块而不需要整体重新设计.开发工具为Quartus II,采用我们学院实验室现有的DE2实验平台,其芯片型号为Cyclone II系列的EP2C35F672.在顶层设计中主要由UART串口通信模块、存储器RAM模块、矢量运算模块、随机数产生器、控制器模块组成,将加密和解密功能集一身,实现8个神经元的hopfield 神经网络混沌加密模块,整体结构图如图2所示.UART串口通信模块负责按照预先定义的协议实现神经网络的数据输入和输出;存储器RAM保存联结矩阵、变换矩阵、吸引子集以及中间计算结果;矢量运算模块实现两个矢量的乘法计算,主要由多个与门和一个并行带符号加法器实现,将两个矢量相与的结果输入并行加法器,并行加法器的输出为矢量乘法的结果,最高位为符号位;控制器模块由复杂的状态机来实现,完成神经网络运算的时序控制,基本状态转换图如图3所示,每个基本状态均由若干个子状态组成.由于联结矩阵T的元素取值分别为{-1,0,1},一般在数字电路中信号只取逻辑“0”和逻辑“1”两种状态,为了表示联结矩阵元素的三值逻辑,因此采用2个比特位表示一个元素,其转化如图4所示.在模块开发过程中注重优化设计,如RAM模块并未采用QuartusII提供的MegaWizard Plug-in Manager提供的功能定制,自行设计的RAM功能上实现了单元读写和行列读写,当采用1个矢量运算模块时,完成2个8×8的矩阵乘法运算,只需64个机器时钟,若采用功能定制方式产生的RAM,在相同条件下完成同样的计算则需要64×64个机器时钟.在实现Hopfield网络计算过程中,采用了8个矢量运算模块,完成1次计算只需1个机器时钟.该模块的实现只占用芯片上的2 489个逻辑单元,735个寄存器,如下所示:神经网络混沌加密模块仿真时序图如图5所示,时钟周期15 ns.图5a中描述的的是联结矩阵、转换矩阵和吸引子集的接收过程,采用行写入的模式保存到内存RAM中,如T矩阵是8×8的矩阵,需要8次完成矩阵接收.图上标识由上到下分别是时钟clk,波特率时钟baudclk,重置rst,接收标志ready,接收端rxd,状态cstate,内存模块的地址addr和数据输入data_in.图5b中描述的的是加密过程,图上标识由上到下分别是时钟clk,状态cstate,随机数使能en_radgen,随机数random,循环次数count限制迭代次数,矢量vect_y和vect_z分别代表神经网络的的当前状态S(t)和下一状态S(t+1),在第1个时钟上升沿实现初始状态的赋值,vect_y=random,在第2个时钟上升沿完成hopfield神经网络的迭代计算,在第3个时钟上升沿进行稳定性判断和相应的动作,由图可见神经网络完成一次运算只需要一个时钟.神经网络混沌加密模块经过编译、配置,下载到DE2实验板,时钟50 MHz,运行正常.本文通过VHDL语言实现了8个神经元的神经网络混沌吸引子公钥加密算法,将数据传输、加密和解密功能集成在一个模块完成,并在FPGA芯片上加以验证;同时,通过自主设计了具有并行读写功能的RAM模块,大大提高了算法的计算速度;其次,采用多个矢量运算模块并行计算的方式,达到完成1次迭代计算只需1个机器时钟,并且占用资源少.在设计模式采用自顶向下,分层设计的方式,可以很容易的将该模块拓展成更多个神经元的加密算法.实验的结果表明,采用上述的优化设计方法实现的神经网络混沌吸引子公钥加密算法在加密速度上有明显的优势.当然,实现更多个神经元的加密算法时,电路延时、时钟偏移等方面还需要进一步的研究和优化设计,以实现更高的时钟频率.相比其他公钥加密算法如RSA加密算法,该算法流程简单,消耗的资源更少.RSA算法需要至少1 024位密钥才能保证安全性[6],而采用本文的算法,密钥大于28位时所提供的安全性就高于一般公认可接受的安全水平1012MIPS Years;其次,RSA的安全性依赖于大素数的因数分解的困难性,其核心是模乘运算,单单实现大于1 024的大数模乘这一模块,就将耗费非常大量的硬件资源,而本文的算法实现32位密钥时,只需要在8位的基础上作线性扩展,机器周期不变.【相关文献】[1] 潘松,黄继业.EDA技术与VHDL[M].2版.北京:清华大学出版社,2007.[2] 李浩江,魏蛟龙,周曼丽.基于VHDL神经网络研究法[J].深圳大学学报:理工版,2002,19(1):40-48.[3] 冯进玫,丁群,孙晓军,等.利用VHDL语言实现Hopfield神经网络运算[J].电测与仪表,2005,42(3):42-44.[4] Guo D H,Zheng L M,Zheng L L.A new symmetric probabilistic encryption scheme based on chaotic attractors of natural networks[J].Applied Intelligence,1999,10(1):71-84.[5] 刘年生,郭东辉.一种新的基于神经网络混沌吸引子的公钥密码算法[J].集美大学学报:自然科学版,2005,10(2):125-133.[6] 葛峰,金伟信,段本钦.1024位RSA算法的FPGA设计研究[J].军事通信技术,2009,30(1):81-85.。

神经元计算芯片的VHDL算法级与RTL级模型的建立及模拟

神经元计算芯⽚的VHDL算法级与RTL级模型的建⽴及模拟辽宁⼤学学报⾃然科学版第25卷　第2期　1998年J OURN A L OF L I A ON I NG UN IV ER SI TY N atur al Sciences EditionVol.25　No.2　1998神经元计算芯⽚的VHDL算法级与RT L级模型的建⽴及模拟孙　元　吴建国　⾦　毅　刘明业(北京理⼯⼤学专⽤集成电路研究所,北京100081)摘　要　本⽂针对神经元计算芯⽚的指令系统和体系结构,详细讨论了复杂电路的V HD L建模及模拟验证⽅法,分别给出了该芯⽚的算法级描述和RT L级描述,并⽤相同的测试台对两级描述进⾏了模拟,验证了描述的正确性和功能的等价性.不难看出,V HDL语⾔描述硬件电路的强⼤能⼒为电路设计层次的不断提⾼创造了必要的条件.关键词　V HDL;算法级描述;RT L级描述;测试台;模拟验证;⾼层次设计.0　引⾔采⽤VHDL语⾔描述电路⼤致有三种⽅式〔1〕:其⼀称为⾏为描述,它⽤⼏个包含着若⼲顺序语句的进程描述输⼊与输出之间的转换关系;其⼆是数据流描述,⽤⼀系列的并⾏信号赋值语句描述输⼊与输出之间的关系;其三为结构描述⽅式,通过元件之间的互连关系描述出电路的结构.本⽂⾸先在已知神经元计算芯⽚的指令系统的条件下,对其CPU的功能进⾏VHDL的⾏为算法级描述.然后,针对芯⽚的内部结构,在给定运算单元的微操作表的条件下,对其进⾏寄存器传输级的硬件细化后的描述.最后,为本芯⽚建⽴起基本覆盖其功能的测试台.经过模拟验证,可以发现其算法级描述和寄存器传输级描述具有等同的功能.1　神经元计算芯⽚简介本⽂描述的神经元芯⽚(Neural Pro cessor Slice,后称NPS)主要由两部分组成:运算单元及控制器.据分析,加法和乘法操作在神经计算中占有很⼤⽐例,所以本⽂将该运算单元称为乘加运算单元.控制器是神经元芯⽚的核⼼,它包括指令寄存器,指令译码电路,本⽂1997年8⽉27⽇收到国防科技预研、国家⾃然科学基⾦资助项⽬184辽宁⼤学学报⾃然科学版 1998年　第2期程序计数器及定时与各种控制信号的产⽣电路,它把⽤户程序中的指令逐条译出来,然后以⼀定时序发出相应的控制信号.NPS是⽀持不同的神经⽹络模型的通⽤芯⽚,所以其指令系统的完备性较好.NPS 的24条指令集分为四组:访存指令,如load,store指令;运算指令,如实现有符号数及⽆符号数的add,sub,mul等指令;分⽀转移指令,如条件满⾜转移,条件不满⾜转移及⽆条件转移等指令;传输指令,包括⽴即数传输、寄存器间传输及输⼊端⼝输⼊、输出端⼝输出等指令.2　NPS的算法级描述NPS的⾏为模型的建⽴,其接⼝描述保持在硬件级,⽤位或位串来表⽰外部控制信号、内存及数据总线等.2.1　定时与时钟NPS的⾏为描述的端⼝部分包括⼀个时钟信号,该信号是为了与实际芯⽚及后⾯讨论的RT L级模型兼容⽽设置的.⾏为模型的定时应当是独⽴于时钟的,⽽且也不必与那些实际芯⽚和更具体的模型匹配.在NPS的⾏为模型中,当对其内存进⾏读写操作时需要引⼊时序的概念.这是为了使CPU与内存达到同步,⽽且在更具体的模型中也可以引⼊相同的内存模型.NPS通过存储器读或写两根信号线调⽤它的内存.2.2　包本⽂定义了三个不同意义的包.⾸先,⽤basic types包定义了表⽰四值逻辑( 0 , 1 , z , x )的枚举类型qit,以及由这种基类型组成的⼀维、⼆维数组,还有发⽣在这些⾃定义类型上的与、或、菲及线或等基本逻辑运算以及它们与整型之间的换算等⼦程序的定义〔2〕.其次,定义了包NPS operato rs,它调⽤了前⾯的basic ty pes中的有关类型和函数.在这个包中,定义了⼀些⼦类型和常量,还定义了NPS的指令系统所要求的加、减、乘等运算函数.最后,还定义了⼀个包NPS parameters,它⽤于在描述指令译码过程时增加⾏为描述的可读性.例如,NPS的指令格式中四位指令操作码⽤常量标识符替代,使⾏为描述中各条指令的译码⼀⽬了然.2.3　NPS的接⼝描述在NPS⾏为描述的接⼝部分,我们按照芯⽚的外部管脚说明了它的输⼊、输出端⼝,这与后⾯的RTL级描述中的端⼝说明部分相⼀致.端⼝信号的类型除了qit,qit vector 以外,还有它们的分辨(resolved)⼦类型〔3〕,这是因为有些端⼝信号有多个驱动源.例如,双向数据总线:当从内存读取数据时,内存⽤读出的数据驱动数据总线,⽽CPU则⽤⾼阻信号驱动总线;当向内存写⼊数据时,CPU 与内存的驱动信号恰恰相反.这种数据总线的定义模式还允许在CPU上挂接多个外部设备.2.4　NPS ⾏为描述中的结构体(Architecture)NPS 的⾏为模型是从实现指令系统的⾓度来建⽴的.在这个设计阶段,芯⽚的数据通道是未知的,所以不可能(也不必要)描述出相关于实际硬件电路时序关系的模型.⽽在后⾯建⽴RT L 级模型时,已经确定了芯⽚的体系结构及各操作的微指令表,所以就能够描述出与实际硬件电路的定时关系相匹配的模型.图1给出了NPS ⾏为描述中结构体的⼤致轮廓,它包括⼀个进程.在进程的说明部分,包括⼀些临时变量和寄存器的声明.在进程的语句部分,⾸先检查NPS 的r eset 引线上是否有初始化的请求.若有效,则将程序计数器PC 和程序状态字寄存器PSW 清零,然后等待下⼀时钟周期的到来.直到reset 信号变为‘0’时,开始从内存读取第⼀个指令字节.然后使指令计数器PC 指向下⼀个字节.对于双字节指令来说,还要继续取下⼀个指令字节,并存⼊寄存器buffer 中.取指操作结束后,就要根据指令的操作码来执⾏不同的指令.⾸先⽤IF 语句区别开单字节指令与双字节指令,之后再⽤CASE 语句区别开各条不同的指令.ARCHIT ECT URE behavioral OF n ps IS寄存器及信号的声明:BE GIN　PROCESS⼀些变量的声明:　BE GINW AIT UNT IL clk = 1 AND clk LAS TVALU E= 0 ;IF (reset = 1 )T HEN --Handle res eyt处理系统复位信号;W AIT UNT IL clk = 1 AND clk LAS T VALUE = 0 ; E LSE --No r eset读取第⼀个指令字节到IR 中,并使PC 增‘1’;IF (ir (15DOWNT O 12)=单字节指令)T HEN执⾏单字节指令;E LSEW AIT UNT IL clk = 1 AND clk LAS T VALUE = 0 ; 读取第⼆个指令字节到BUFF 中,并使PC 增‘1’; IF ir (15DOWNT O 12)=jl jnl T HEN 执⾏有条件跳转指令;EL SIF ir (15DOW NT O 12)=jp T HEN执⾏⽆条件跳转指令;EL SIF ir (15DOW NT O 12)=load THEN执⾏读取内存数据到内部寄存器;EL SIF ir (15DOW NT O 12)=s tore T HEN 185作者:孙　元等　神经元计算芯⽚的V HDL 算法级……的建⽴及模拟执⾏写数据到内存中;EL SIF执⾏⽴即数传输指令;END IF;END IF;--sing le byte/doub le byteEND IF;--res et/otherw iseEN D PROCES S;　E ND beh avioral;图1　NPS⾏为描述中结构体的轮廓3　NPS的体系结构3.1　NPS的体系结构芯⽚的内部硬件结构就是它的存贮单元、运算单元及控制单元之间的互连关系,图2给出了NPS的体系结构.在RT L模型中,我们就是按照该图来确定各条指令的时序关系的.NPS的寄存器结构包括8个通⽤寄存器和3个专⽤寄存器,前者⽤于神经计算过程暂存所⽤到的操作数、结果或其它信息,后者包括程序计数器PC、指令寄存器IR及程序状态字寄存器PSW,它们⽤于指令的译码与执⾏的全过程.在NPS的实际硬件结构中,图2　NPS的体系结构186辽宁⼤学学报⾃然科学版 1998年　第2期图3　NPS 的运算单元的内部结构及其控制信号乘加运算单元已经采⽤先进的算法预先实现了设计,并且已知它的所有外部控制信号.这样,在它的RT L 级描述中,作为⼀个嵌⼊式运算单元,只需对它发出各种操作的控制信号.为了进⾏模拟验证,我们⼜另外描述了⼀个乘加运算单元实体,并在NPS 的RTL 描述中,⽤元件例⽰及组装语句来使嵌⼊的“⿊匣⼦”运转起来.3.2　NPS 的RTL 描述在确定了芯⽚的体系结构之后,就可以对其进⾏更具体、更接近于实际电路的描述了.⾸先,我们给出运算单元的所有外部控制信号,如图3所⽰.然后,以⼀条加法指令的整个执⾏过程为例阐明RTL 描述的特点.有符号数的加法指令“add rd rs ”完成两个指定寄存器rd 、rs 内操作数的加法,运算结果送回寄存器rd ,它对进位位和溢出位有影响.在RTL 描述中,这条指令的微操作集合被分配在九个时钟周期内完成(请参照图2,图3).这⾥的时钟即指NPS 的接⼝描述中的clo ck 信号,由它确定了各条指令的微操作的时序关系.从这条指令的取指算起,当第⼀个时钟上升沿到来时,将PC 的值打⼊地址线,并置r ead m em 信号为‘1’;待第⼆个时钟上升沿到来时,取来数据线上的值(来⾃内存且已稳定),并装⼊指令寄存器IR 缓存器buff 中;接着等待第三个时钟上升沿的到来,之前已判断出IR 的指令操作码为“0000”,表⽰add cv 指令.这时,将指令中第11位⾄第8位所标识的寄存器的值打⼊左操作数寄存器,并使PC 加1;接着待第四个时钟上升沿到达后,将指令中第7位⾄第4位所标识的寄187作者:孙　元等　神经元计算芯⽚的V HDL 算法级……的建⽴及模拟188辽宁⼤学学报⾃然科学版 1998年　第2期存器的值打⼊右操作数寄存器,并打开ALU缓冲门.接下来的三个时钟周期是运算单元内部的运算及数据传输过程;最后的两个时钟周期,⽤于将结果送回⽬的寄存器,并设置标志位.上⾯所描述的指令执⾏过程是根据给定的体系结构来确定的.当然不同的体系结构还会产⽣不同的时序关系.4　NPS的测试台(test bench)图4说明了为NPS建⽴的⼀个简单的测试台.⽤VHDL描述测试台的功能是VHDL⾯向模拟的主要特点之⼀〔4〕.⾸先要将被测试的实体的接⼝部分说明为⼀个元件,并通过元件例⽰及组装语句规定这类元件的⼀个实例的内部视域;然后通过测试台向该实体的输⼊端发出测试向量,实体的运⾏结果通过其输出端由测试台接收到;这样,便可判断出实体内部的功能描述或数据传输是否正确.ARCHITEC TURE input outp ut OF NPS testben th IS元件说明及组装语句BEGIN　reset信号与clock信号的输⼊波形　元件例⽰语句mem∶PROCES S　VARIABLE memory∶byte memory(O T O127):=(“各条指令的测试向量集合”);BEGIN　W AIT ON read,w rite;　IF read=’1’T HEN处理读操作　ELS IF w rite=’1’THE N处理写操作　END IF;END PROCESS mem;END in put output;图4　NPS的测试台⽰例在NPS的测试台上,⾸先⽤⼀个⼆维数组来表⽰内存单元,并装⼊覆盖整个指令系统的指令集,之后给出时钟信号及芯⽚复位信号的波形,组装说明可以选择前⾯建⽴的⾏为模型或者RTL模型,测试台将对被组装的实体进⾏功能测试,本测试台的主要功能就是模拟内存与CPU之间的通讯,这由⼀个内存进程来实现.对前⾯的⾏为描述及RT L描述,我们⽤同样的测试台进⾏了模拟验证,发现⼆者实现的功能是等价的.5　结束语本⽂以神经元计算芯⽚为例详述了如何⾯向芯⽚的指令系统建⽴其VHDL 语⾔的算法级模型.继之,⼜在确定了芯⽚体系结构的条件下,为NPS 建⽴了RT L 模型.最后,⽤⼀个完备的测试台验证了两级模型功能的正确性与等价性.VHDL 语⾔作为硬件描述语⾔的IEEE ⼯业标准,具有语法规范、描述层次⼴泛及可重⽤性强等优点,这为⽇益⾛向实⽤化的⾼层次ASIC 设计提供了必要的条件.尤其对于复杂电路的设计,从抽象层次⾼、可读性好的VHDL ⾏为描述⼊⼿,利⽤⾃顶向下的设计⼯具设计出符合⽤户要求的电路则更具有显著的优越性.参　考　⽂　献1　J .Ar mstr ong ,Chip L evel M o deling w it h VHDL ,Pr ent ice Hall ,19892　D .L .P err y ,V HD L -Seco nd Editio n ,M cG raw Hill ,19943　刘明业主编.数字系统⾃动设计.北京:⾼等教育出版社,19964　R oland A ir iau,Jean-M ichel Ber ge,V incent Oliv e,Cir cuit Sy nt hesis w ith V HD L ,Kluwer A cademic P ublisher s,1994Establishment and Simulation of Neural Processor Slice s Algorithmic Level and RTL -Level Models with VHDLSun Yuan Wu Jiang uo Jin Y i L iu M ingy eA SI C Center ,Beij ing I nstitute of Technology ,B eij ing 100081ABSTR ACT The m ethods to establish and simulate VHDL m odels of complex cir-cuits are discussed in acco rdance w ith the instructio n and sy stem structure of neural pro-cessor slice .The slice s algo rithm ic -level and RTL -level descriptions are g iv en .T he Tw o descr iptio ns are simulated o n the sam e test bench,v erifying the co rrectness of bo th and equivalence of their functio ns.Fr om this paper ,we can see that the VHDL s po wer-ful capacity o f describing hardw ar e w ill bring out constantly r ising the lev el o f cir cuit de-signs.KEY WORDS VHDL,Algo rithmic level description,RT L-level description,Test bench,Sim ulation,Hig h level design.189作者:孙　元等　神经元计算芯⽚的V HDL 算法级……的建⽴及模拟。

基于VHDL语言的神经网络激活函数随机运算的实现

基于VHDL语言的神经网络激活函数随机运算的实现
初丽娟;沈艳霞
【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(008)002
【摘要】为节省硬件实现中的资源数量,基于状态机原理并采用随机运算实现神经网络非线性激活函数的方法,给出了S型激活函数的数字逻辑实现,用硬件描述语言(VHDL)对该算法进行了软件设计与实现,并在Modelsim SE 6.2仿真平台上进行了仿真测试.该设计有利于程序的随时修改,可节省大量硬件乘法器,有效缩短设计周期,满足了神经网络超大规模集成电路的需要.
【总页数】5页(P154-158)
【作者】初丽娟;沈艳霞
【作者单位】江南大学,电气与自动化研究所,江苏,无锡214122;江南大学,电气与自动化研究所,江苏,无锡214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.利用VHDL语言实现Hopfield神经网络运算 [J], 冯进玫;丁群;孙晓军;杨自恒;张方毅
2.智能传感器中神经网络激活函数的实现方案 [J], 李宏伟;吴庆祥
3.用VHDL语言在CPLD/FPGA上实现浮点运算 [J], 沈明发;易清明;黄伟英;周伟贤
4.用VHDL语言实现ALU的算术运算单元 [J], 李飞;尹飞;刘兴成;陈兴文
5.基于混合CORDIC的神经网络激活函数的实现 [J], 陈曦;王高峰;刘克刚;徐江丰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于VHDL的线性卷积快速算法

一种基于VHDL的线性卷积快速算法
陈悦
【期刊名称】《实验科学与技术》
【年(卷),期】2007(5)5
【摘要】传统的线性卷积方法在处理实际工程中经常遇到输入序列具有较长特续时间的情况时,无法达到信号"实时"处理的要求.一般采用分段卷积的思想完成设计.文章设计了一种基于 VHDL 的快速线性卷积的模块.该模块以 XILINX 公司的FPGA 芯片 VIRTEX2V3000 作为控制和处理核心, 经检验该方法正确且能很好地满足对信号进行实时处理的要求.
【总页数】3页(P6-8)
【作者】陈悦
【作者单位】南京航空航天大学金城学院,南京,211156
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72;TP301.6
【相关文献】
1.一种基于非线性PCA的卷积混合盲源分离算法 [J], 马丽艳;李宏伟
2.一种基于分布式频域线性卷积码的低计算复杂度的均衡算法 [J], 肖俊;蒋雁翔;尤肖虎
3.一种长序列线性相关及卷积的快速算法 [J], 曹宁;虞湘滨;刘健
4.基于FFT计算线性离散卷积的一种算法 [J], 田秀华;刘文进;裴晓敏
5.一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法 [J], 王家珉;尤小泉;胡沁春;郭丽芳
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