from amaranth import *
class Blink(Elaboratable):
def elaborate(self, platform):
m = Module()
led = platform.request("led", 0)
counter = Signal(range(1 << 16))
with m.If(counter == (1 << 16) - 1):
m.d.sync += counter.eq(0)
with m.Else():
m.d.sync += counter.eq(counter + 1)
m.d.comb += led.o.eq(counter[15])
return m
if __name__ == "__main__":
from amaranth.sim import Simulator, Settle
sim = Simulator(Blink())
sim.add_clock(1e-6) # 1 MHz clock
sim.add_sync_process(lambda: sim.wait(500) & sim.settle() & sim.advance(50))
with sim.write_vcd("blink.vcd"):
sim.run()
这段代码定义了一个简单的模块Blink
,它每隔一段时间改变一次连接到LED的信号状态,模拟LED闪烁的效果。
3. 应用案例和最佳实践
Amaranth非常适合于构建复杂但清晰可维护的数字逻辑系统。一个最佳实践是采用模块化设计,将复杂的系统拆分成多个小而明确的功能模块。这样不仅便于测试和验证,也增强了代码的重用性。例如,在设计一个SoC时,可以分别设计CPU、内存接口、外设控制器等作为独立的Amaranth模块,然后整合进主设计中。
4. 典型生态项目
Amaranth社区贡献了许多增强功能和实用工具,例如集成现有的CPU核心、构建定制化的嵌入式系统等。虽然没有特定的“典型生态项目”列表直接链接提供,开发者可以通过Amaranth的GitHub页面、论坛或者相关社区找到合作项目和案例研究。参与到这些项目中不仅能学习到Amaranth的最佳实践,还能推动开源硬件的发展。
记住,深入参与Amaranth的生态系统,你可以发现更多的应用实例和创新解决方案,这依赖于你对社区资源的探索和利用。加入Amaranth的讨论组,关注其更新日志,你将会不断发现新奇的应用场景和技术技巧。
amaranthA modern hardware definition language and toolchain based on Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amaranth
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The EPFL Logic Synthesis Libraries (Showcase)
GitHub - lsils/lstools-showcase: Showcase examples for EPFL logic synthesis librariesLibraries
alice: C++ command shell library
GitHub | Version 0.3 (July 22, 2018) | Documentation
maintained by Mathias Soekenb
探索微观世界:Open Beam Interface 开源项目简介
项目地址:https://gitcode.com/nanographs/Open-Beam-Interface
一、项目介绍
Open Beam Interface 是一个创新的开源项目,旨在为半导体电子显微镜(SEM)和聚焦离子束(FIB)提供易于使用的接口,以实现高速图像采集和精确的光束控制。这个项目采用先进的硬件设计,结合...
USB抓包工具属于小众产品,开源的就更少了!!
USB抓包工具分为纯软件的和硬件的两种,纯软件usb抓包工具需要在系统能正确枚举usb设备的前提下才能让内核的钩子函数捕抓到数据,而后者在usb不正常时也能捕捉到链路数据(令牌包等),属于更底层的抓包方式。
一、我用过的并且好用的纯软件USB抓包工具有:
1.USBlyzer(能很方便的帮你分析出HID报告描述符等等)
2.Bus Hound...
谷歌于 1 月下旬曾向 USPTO(美国专利及商标局)递交了名为 “Pigweed” 的新商标申请。根据申请内容来看,Pigweed 商标涵盖“计算机操作软件”。当时,人们猜测这是一款新的操作系统商标,但并未有任何相关信息提供。
昨日,谷歌毫无征兆地公布并开源了 Pigweed。与之前的猜想不同,这是一个嵌入式库(或模块)的集合。使用 Pigweed 模块可以在 32 位微控制器( 即嵌入单...
时序预测|基于自回归滑动平均模型时间序列ARIMA预测Matlab程序 点变量
1.程序功能已完成调试,用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。
2.数据输入以Excel格式保存,只需更换文件,即可运行以获得个人化的实验结果。
3.代码中包含详细注释,具有较强的可读性,特别适合初学者和新手。
4.在实际数据集上的效果可能较差,需要对模型参数进行微调。
CSDN:机器不会学习CL
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3.代码中包含详细注释,具有较强的可读性,特别适合初学者和新手。
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CSDN:机器不会学习CL
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