一种硬感知器的结构设计与EPGA实现
《基于FPGA目标识别的机器人设计与实现》范文
《基于FPGA目标识别的机器人设计与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器人技术已经广泛应用于各个领域。
其中，目标识别技术是机器人实现自主导航、避障、抓取等任务的关键技术之一。
然而，传统的目标识别方法往往存在计算量大、实时性差等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）目标识别的机器人设计与实现方案。
二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括FPGA芯片、摄像头、电机驱动器等。
其中，FPGA芯片是本系统的核心部件，它具有高并行度、高运算速度等优点，能够快速处理图像数据。
摄像头用于采集图像数据，电机驱动器则负责控制机器人的运动。
2. 软件设计本系统软件部分主要包括图像预处理、特征提取、目标识别等模块。
其中，图像预处理模块用于对采集到的图像进行去噪、灰度化等处理，以便后续的特征提取和目标识别。
特征提取模块则用于提取图像中的特征信息，如边缘、角点等。
目标识别模块则根据提取的特征信息，采用机器学习算法对目标进行识别。
三、FPGA实现1. 图像预处理在FPGA上实现图像预处理模块，可以通过硬件加速的方式提高处理速度。
具体而言，可以采用FPGA内部的DSP（数字信号处理）模块对图像进行去噪、灰度化等处理。
这些处理过程可以通过配置FPGA内部的逻辑单元来实现，从而大大提高处理速度。
2. 特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一。
在FPGA上实现特征提取模块，可以采用卷积神经网络等机器学习算法。
具体而言，可以将卷积神经网络中的卷积层、池化层等结构映射到FPGA上的逻辑单元中，从而实现特征的快速提取。
3. 目标识别目标识别模块是本系统的核心模块之一。
在FPGA上实现目标识别模块，可以采用分类器等机器学习算法对特征进行分类和识别。
具体而言，可以将分类器的计算过程通过FPGA内部的逻辑单元进行加速，从而实现快速的目标识别。
四、实验结果与分析为了验证本系统的有效性和可靠性，我们进行了多项实验。
MSMA自感知执行器结构设计与信号处理研究
第２５卷 第５期２０２１年５月 电 机 与 控 制 学 报Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ ＣｏｎｔｒｏｌＶｏｌ ２５Ｎｏ ５Ｍａｙ２０２１ＭＳＭＡ自感知执行器结构设计与信号处理研究鲁军， 张源鑫， 冯凯旋， 季宝爽， 贾士杰（沈阳理工大学自动化与电气工程学院，沈阳１１０１５９）摘 要：利用磁控形状记忆合金（ＭＳＭＡ）的可逆特性研制自感知执行器，实现机械力和电磁信号的相互转换，其双向换能的特性以ＭＳＭＡ元件为核心器件来实现。
结合等效磁路法与有限元分析，对自感知执行器的铁心结构进行理论分析与设计，有效地减小磁路总磁阻以及降低装置的励磁功率。
对于传感信号中的干扰成分，使用最小均方算法（ＬＭＳ）的自适应滤波器进行信号处理，该滤波器可以根据信号频率的变化自动更新滤波器系数，不同频段的信号噪声被有效滤除。
结合时分控制方法，设计自感知执行器传感和执行过程使用的开关电路，进行自感知执行器时序控制，实现传感信号与控制信号之间的解耦。
关键词：ＭＳＭＡ；自感知执行器；结构设计；信号处理；自适应滤波；解耦ＤＯＩ：１０．１５９３８／ｊ．ｅｍｃ．２０２１．０５．０１５中图分类号：ＴＮ９１１．７２文献标志码：Ａ文章编号：１００７－４４９Ｘ（２０２１）０５－０１３１－０８收稿日期：２０２０－０７－０３基金项目：国家自然科学基金（５１３７７１１０）；辽宁省科学技术基金（２０１７０５４０７７４）作者简介：鲁 军（１９６５—），男，博士，教授，研究方向为智能材料与智能控制系统；张源鑫（１９９６—），男，硕士研究生，研究方向为检测技术与自动化装置；冯凯旋（１９９４—），男，硕士，研究方向为系统建模与优化控制；季宝爽（１９９７—），男，硕士研究生，研究方向为检测技术与自动化装置；贾士杰（１９９５—），男，硕士研究生，研究方向为检测技术与自动化装置。
通信作者：鲁 军ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆＭＳＭＡｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒＬＵＪｕｎ， ＺＨＡＮＧＹｕａｎ ｘｉｎ， ＦＥＮＧＫａｉ ｘｕａｎ， ＪＩＢａｏ ｓｈｕａｎｇ， ＪＩＡＳｈｉ ｊｉｅ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＳｈｅｎＹａｎｇ１１０１５９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｅａｃｈｏｔｈｅｒｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅｃｈａｎｉｃａｌｆｏｒｃｅａｎｄｅ ｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｉｇｎａｌ，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｍａｇｎｅｔｉｃａｌｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｓｈａｐｅｍｅｍｏｒｙａｌｌｏｙ（ＭＳＭＡ），ｔｈｅｔｗｏ ｗａｙｔｒａｎｓｄｕｃｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｗｅｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅＭＳＭＡｅｌｅｍｅｎｔａｓｔｈｅｋｅｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｍａｇｎｅｔｉｃｃｉｒｃｕｉｔｍｅｔｈｏｄａｎｄｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅａｎｄｄｅｓｉｇｎｔｈｅｃｏｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒ，ｔｈｅｔｏｔａｌｍａｇｎｅｔｉｃｒｅ ｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｍａｇｎｅｔｉｃｃｉｒｃｕｉｔａｎｄｔｈｅｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｐｏｗｅｒｏｆｔｈｅｄｅｖｉｃｅｗｅｒｅｒｅｄｕｃｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｏｒｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎｔｈｅｓｅｎｓｉｎｇｓｉｇｎａｌ，ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｕｓｉｎｇａｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎａｃｃｏｒｄａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｌｅａｓｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＬＭＳ），ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｕｐｄａｔｅｔｈｅｆｉｌｔｅｒｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｓｉｇｎａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ａｎｄｔｈｅｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂａｎｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｆｉｌｔｅｒｅｄｏｕｔ．Ｃｏｍｂｉ ｎｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅｓｗｉｔｃｈｃｉｒｃｕｉｔｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｅｘ ｅｃｕｔｉｎｇｏｆｔｈｅｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒ，ａｎｄｅｘｅｃｕｔｅｄｔｉｍｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒ，ｔｈｅｄｅｃｏｕｐｌｉｎｇｉｓａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｄｂｅｔｗｅｅｎｓｅｎｓｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｉｇｎａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＳＭＡ；ｓｅｌｆ ｓｅｎｓｉｎｇａｃｔｕａｔｏｒ；ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄｅｓｉｇｎ；ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｄｅｃｏｕ ｐｌｉｎｇ０ 引 言近年来，智能材料的研发与应用已成为国内外研究的热点。
基于单片测量的新型B-H复合传感结构设计
基于单片测量的新型B-H复合传感结构设计在科技的海洋中，新型传感器如同探照灯，照亮了前行的道路。
它们不仅是现代技术的“眼睛”，也是我们与物理世界对话的桥梁。
今天，我要介绍的是一种创新的传感器结构——基于单片测量的新型B-H复合传感结构，它的出现，无疑是对现有传感技术的一次革命性颠覆。
这种新型传感器的设计，犹如一位巧手工匠精心雕琢的艺术品。
它的核心在于将磁场强度（B）和磁场强度变化率（H）的测量集成于单一芯片上，实现了前所未有的精确度和灵敏度。
想象一下，这就像是在微观世界中搭建了一座精密的舞台，让每一个微小的磁场变化都能在上面尽情演绎，而我们则是这场演出的观众，能够清晰地捕捉到每一个细节。
这种设计的巧妙之处还在于它的多功能性。
传统的传感器往往只能测量单一的物理量，而新型B-H复合传感结构则像是一把多功能的瑞士军刀，既能测量磁场强度，也能感知磁场的变化。
这种多维度的测量能力，使得它在医疗、军事、航空航天等领域都有着广泛的应用前景。
然而，任何一项新技术的出现都伴随着挑战和担忧。
对于这种新型传感器来说，最大的问题或许在于其复杂性和成本。
高精度的测量往往需要精密的工艺和昂贵的材料，这就像是在打造一件定制的高级珠宝，既费时又费力。
因此，如何平衡性能和成本，将是未来研发中需要重点考虑的问题。
此外，随着技术的发展，安全性和可靠性也成为了人们关注的焦点。
新型传感器在提高测量精度的同时，也必须确保数据的安全性和稳定性。
这就像是在高空走钢丝，既要走得快，又要走得稳，任何一个小小的失误都可能导致灾难性的后果。
尽管如此，我仍然对这种新型B-H复合传感结构的未来充满期待。
它就像是一颗正在孕育中的种子，虽然现在还很渺小，但谁又能否认它将来不会长成参天大树呢？我相信，随着时间的推移和技术的进步，这种传感器将会在各个领域大放异彩，为我们带来更加智能、便捷的生活方式。
在这个信息爆炸的时代，新型传感器就像是我们的“第六感”，帮助我们更好地理解和感知周围的世界。
仿生智能材料设计策略总结
仿生智能材料设计策略总结近年来，仿生智能材料的研究逐渐引起了广泛关注。
仿生智能材料是指受到生物体结构、功能和行为的启发设计而制备的具有智能特性的材料。
通过模仿自然界中生物体的结构和功能，仿生智能材料可以实现类似于生物体的感知、响应和适应能力。
本文将总结几种常见的仿生智能材料设计策略。
首先，形状记忆材料是一种具有形状记忆效应的仿生智能材料。
形状记忆材料可以记住其所具有的原始形状，并在受到外界刺激时恢复到原始形状。
这种材料可以通过精确控制其化学组成和微观结构来实现形状记忆效应。
设计形状记忆材料的策略之一是选择合适的合金组成。
合金材料通常由两个或多个金属元素组成，通过改变合金中不同金属之间的相对含量，可以调节材料的形状记忆特性。
此外，利用纳米技术可以有效增加形状记忆材料的表面积，从而提高其形状记忆效应。
第二种常见的仿生智能材料设计策略是基于自修复能力的材料。
类似于生物体的自愈能力，自修复材料可以在遭受损伤后自行修复，恢复其原有的结构和性能。
自修复材料的设计主要包括两个方面：损伤感知和自修复机制。
损伤感知是通过添加具有敏感性或可感知损伤的智能微观结构来实现的，例如纳米粒子或纳米纤维。
自修复机制则是通过制备具有自我修复功能的化学反应或物理过程来实现的。
例如，聚合物材料可以通过自缔合反应恢复其原有结构。
第三种仿生智能材料设计策略是基于自适应能力的材料。
自适应材料可以根据外界环境的变化调节其结构和性能，以实现适应性变化。
这种材料的设计关键在于激发材料内部的响应机制。
例如，利用致变色效应可以制备具有自适应光学特性的材料。
这些材料可以根据光照强度和波长的变化而改变颜色，实现自适应的光学响应。
此外，利用电磁响应、温湿度敏感等原理也可以设计实现自适应变化的材料。
最后一种常见的仿生智能材料设计策略是基于仿生感知能力的材料。
生物体具有良好的感知能力，可以感知到外界的物理和化学变化。
仿生感知材料可以模仿生物体的感知机制，实现对外界的感知和响应。
基于FPGA的高精度扭矩传感系统设计
基于FPGA的高精度扭矩传感系统设计张超;辛美娟;薛建彬;嵇治刚【摘要】This paper used resistive torque sensor and FPGA devices to design high-precision torque sensor system.The sensor transformed the torque signal into a frequency signal;the frequency signal range is from 5 kHz to 15 bined QUARTUS Ⅱ software with VERILOG programming language,the paper designed the FPGA frequency measurement system.It acquired the frequency of signal,calculated the torque values,and finally displayed through the LED module.This paper presented a schematic diagram of the torque measurement system,the accuracy of measurement methods,VERILOG written modules for simulation,and got better results.%使用电阻式扭矩传感器与FPGA器件实现高精度扭矩传感系统设计.传感器将外界的扭矩信号转化为频率信号,频率信号的范围5～15 kHz.利用QUARTUSⅡ软件与VERILOG语言编写程序,通过FPGA芯片实现出等精度频率测量系统,并对频率信号进行采集,计算出扭矩数值,最后通过LED 显示.文中给出了扭矩测量系统的原理图,并对VERIL-OG编写的等精度测量方法模块进行了仿真,并得到很好的效果.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2013(000)007【总页数】2页(P87-88)【关键词】FPGA;电阻式扭矩传感器;频率测量;LED显示【作者】张超;辛美娟;薛建彬;嵇治刚【作者单位】中国航天空气动力技术研究院,北京100074;中国航天空气动力技术研究院,北京100074;中国航天空气动力技术研究院,北京100074;中国航天空气动力技术研究院,北京100074【正文语种】中文【中图分类】TP2710 引言在航天航空，石油化工，电力系统，航海船舶，铁路公路交通，智能建筑，智能家居等自动化控制工业领域中广泛应用着扭矩传感系统。
智能超表面辅助通感一体化信号处理与硬件试验
智能超表面辅助通感一体化信号处理与硬件试验
宗岳旺;胡小玲;彭木根
【期刊名称】《移动通信》
【年(卷),期】2024(48)4
【摘要】通感一体化是是6G的主流趋势之一,毫米波、太赫兹等高频段具有丰富的频谱资源,是通感一体化颇具潜力的频段。
然而,高频通感一体化面临覆盖受限的难题。
RIS是极具潜力的解决方案,目前关于RIS辅助通感一体化的文献主要集中在波束赋形优化方面,而如何设计有效的信号处理方法从RIS重塑的回波信号中提取感知信息仍然是一个悬而未决的问题,对RIS辅助通感一体化软硬件架构更是处于空白。
为此,设计了RIS辅助通感一体化系统的软硬件架构,在此基础上进行了RIS辅助盲区通信和目标感知硬件试验,并提出了DSP检测器,理论分析表明,在使用N个子载波的OFDM一体化波形时,其相比传统能量检测器有N倍的SNR增益。
硬件试验结果表明,优化RIS码本设计可有效降低通信误比特率、提升目标检测概率,且远距离目标检测时所提DSP检测器的性能显著优于传统的能量检测器。
【总页数】8页(P73-80)
【作者】宗岳旺;胡小玲;彭木根
【作者单位】北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.智能超表面辅助通信感知一体化
2.智能超表面辅助6G通感算深度融合关键技术
3.智能超表面辅助通信感知一体化系统研究综述
4.智能表面辅助通感一体化:机遇、应用与未来方向
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征，如输入向量 XI、输出向量 YJ、权值向量 WIJ、输入样
本数目向量 N、及工作使能 EN 和时钟 CLK 等 .
在低层对各模块的细y）里有现成的元件，如二进制补
码乘法器、加法器、累加器、计数器等，基本上都可以直接
调用，需要做的只是设置所需的参数，如 16 位的乘法器、 20 位的加法器、20 位的累加器等 . 本文用 VHDL 设计了计
神经网络是一种常用的学习方法 . 它从功能上讲是一个高度复杂的非线性动力学系统，虽 然每个神经元的结构和功能都不算复杂，但由大量神经元构成的网络系统的行为却是非常复杂 的 . 神经网络系统除了具有一般非线性系统的共性外，更主要的是它有高维性、神经元之间的广 泛互连性、自适应性和自组织性等特点［1］. 因此，人工神经网络广泛应用于信息处理和智能控制 领域，并且已经取得了多方面的进展和成果 .
2 感知器的 FPGA 实现
2 . l FPGA 与自顶向下的系统设计方法 FPGA 是现场可编程门阵列（FieId ProgrammabIe Gate Array）的简称 . 目前市场上有多品种不
同系列的 FPGA 芯片，其集成度已经达到百万门级 . 用 FPGA 构造神经网络时，可以灵活地实现 各种运算功能和学习规则，并且设计周期短、系统速度快、可靠性高 . 所以，对非专业的 VLSI 设 计者而言，FPGA 无疑是首选的实现神经网络的硬件芯片 .
若令!0j = -"j ，x0 "l，则输入可写为
uj = !!ijxi -"j . i=l
（l）
该神经元的输出为
uj = !!ijxi ， i=0
（2）
yj = f（j uj ），
（3）
其中，激活函数 fj 通常是非线性函数 . 总之，感知器内部的主要运算有：加权乘法、激励输入累加、阀值处理、非线性函数运算等 .
寻址 . 也可以利用插值技术和分段线性函数近似方
法来实现 .
2 . 3 用 FPGA 设计神经元感知器小系统
本文选用 ALTERA 公司的 OUARTUS II 1 . 0 版
本作为 EDA 软件设计平台 .
在顶层（top iayer）用图形法设计各功能模块及
其相互之间的关联 . 顶层的功能模块有：8 X 8 bit 二
PA . 1993 .
（下转第 53 页）
第3期
招惠玲：加快传感器响应速度的研究
53
参考文献：
［1］ 曹秀吉，阎明印 . 自然热电偶的动态特性研究［J］. 新技术新工艺，1997（，2）：12-13 . ［2］ 贺智修 . 自动控制实用教程［M］. 北京：电子工业出版社，1996 . ［3］ 尤昌德，朱刚 . 一种智能实时测量方法研究［J］. 西安交通大学学报，1995，2（9 2）：28-32 . ［4］ 樊为民，唐学忠 . VisualBasic6 程序设计教程［M］. 北京：中国电力出版社，2002 . ［5］ 邝泳聪，刘桂雄 . 测频测周方法下的高分子湿度传感器特性研究［J］. 华南理工大学学报，2000，28（7）：64-
!n
界刺激强度的大小 . 当外界刺激累计不超过某 一限度（阈值）时，神经元处于抑制状态；当外界
图 l 感知器的结构
刺激超过该阈值时，神经元就会兴奋 . 其基本结构如图 l 所示［4］.
假设，x（i i = l，2，…，n）为感知器模型的输入分量，!ij 为第 i 个输入分量与第 j 个神经元的
联接权，"j 为该神经元的阈值，fj 为激活函数，yj 为该神经元的输出，则神经元的输入为
!0 = l
-"
提出来多层前馈神经网络 . 它对样本的学习是通
过误差反向传播学习算法（即 Back Propagation 算 !l
!l
法）实现的，因而也称为 BP 神经网络 .
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!2
感 知 器 模 型 是 模 仿 生 物 神 经 元 而 提 出 K Xn
"
#
的 . 一般来说生物神经元的兴奋与否，取决于外
收稿日期：2002-07-15 作者简介：谢云（1964-），女，副教授，主要研究方向为电子技术、通信与信息技术、智能机智人技术 .
第3期
谢 云，等：一种硬感知器的结构设计与 EPGA 实现
47
学的 PDP（ParaIIeII Distributed Processing）小组，在 早期的感知器模型基础上加以改进后，于 l986 年
第 20 卷第 3 期 2003 年 9 月
广东工业大学学报 Journal of Guangdong University of Technology
VOI. 20 NO. 3 September 2003
一种硬感知器的结构设计与 EPGA 实现
谢 云，章 云，刘冰茹，易 波
（ 广东工业大学 自动化学院，广东 广州 510090）
参考文献：
［1］ 洪炳熔，薄喜柱 . 基于人工神经网络的足球机器人分层学习研究［J］. 计算机工程与应用，2001（，23）：75-77 .
［2］ 何振亚 . 神经智能［M］. 湖南：湖南科学技术出版社，1997 . 308-332 .
［3］ 易继锴，侯媛彬 . 智能控制技术［M］. 北京：北京工业大学出版社，1999 . 98-107 .
本文 设 计 的 FPGA 硬 感 知 器“ senCell”，配 置 在 Altera 公 司 的 Flex10k 一 万 门 系 列 芯 片 EPF10K10LC84 上，大约占用三分之二的硬件资源 . 当实现一个三层感知器时，将要 Flex30k 以上 的 FPGA 目标芯片才能满足资源的需求 . 当然，由于本文调用了三个库元件，有一定程度的资源 浪费 . 如果全用 VHDL 语言编程，并做进一步的优化、综合，可以更为节省资源 .
［4］ 张庆年 . 前馈神经网络的特性分析与应用［J］. 武汉交通科技大学学报，1999（，8）：372-375 .
［5］ I BHASKER. A Guide to VHDL Syntax Based on the now IEEE std1076-199［3 Z］. ATST Bell laboratories. Allentown .
个时钟序列控制 xi 和!ij 串行输入 . 而且，由于 FPGA Fiex10k 的参考时钟可达 115 MHZ，对一般 的控制系统而言，这种串行输入法引起的时延是纳秒级，完全可以忽略 .
假设输入、输出和权值均为 8 bit 的二进制数，加权乘法器可以由一个 8 X 8 位的二进制补
码乘法器实现；激励输入累加用一个 20 位的前向进位加法器和一个 20 位加法累加器共同完
成；阀值处理用一个定标逻辑来实现；非线性函数运算可以对非线性函数存储器进行查表 . 因
此，我们得到一种用 FPGA 实现的感知器结构如图 2 所示 . 虚线框内为神经元电路 .
在这种结构中，I 个输入 xi 和权值!ij 先在缓 冲区暂存，然后由控制单元产生的时钟信号 cik 的
上升沿触发，逐个输入神经元作乘法 . 并且，后面的
摘要：分析了单个神经元神经网络（即感知器）的结构特征；介绍了自顶向下的 FPGA 的设计方法，并
在 OUARTUSTM!软件平台上实现了单个神经元的硬件神经网络 .
关键词：神经网络；感知器；FPGA；VHDL；自顶向下
中图分类号：TN91；TN402
文献标识码：A
文章编号：1007-716（2 2003）03-0046-04
对 FPGA 的设计有多种输入方法，如图形法、硬件描述语言法和状态机输入法等 . 本文采用 图形法与硬件描述语言 VHDL［5］相结合的自顶向下的系统设计方法［6］，来构造一个感知器小系 统 . VHDL 是 Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language，即超高速集成电路硬 件描述语言 . VHDL 描述能力强、可读性好，易于生成 IP 模块和软核供重复调用；可在多种 EDA 平台上运行，易于综合、形成网表 .
然而，在神经网络的理论研究中，人们通常将神经网络模型或者算法在计算机上编程模拟 实现 . 但要构造实际的神经网络应用系统，必然要考虑硬件实现的问题 . 专用神经网络硬件可提 供高速度，并且有比串、并行计算机高得多的性能价格比，所以，特定应用下的高性能专用神经 网络硬件，才是神经网络研究的最终目标 . 硬神经网络是解决其学习速度慢、满足实时控制需要 的必由之路［2］.
本文采用标准的神经网络 VLSI 实现方式，从神经网络的基本单元———感知器（即神经元） 入手，结合针对感知器的特点进行优化和简化设计的 FPGA 实现方式，探讨感知器的 FPGA 硬件 实现；同时，也为专用神经网络的硬件实现做好准备 .
1 感知器
神经网络是由若干神经元组成的，单个神经元的神经网络又称为感知器 . 若干个具有相同功 能（不同权值）的感知器，按照不同的联接方式可组成不同的神经网络［3］. 例如，美国加利福尼亚大
个比较器，即当计数器的计数值达到样本数目 ! 时，产生一有效信号，开启符号函数运算器，产
生输出 " . 为了简单起见，本文采用符号函数作激活函数：