基于FPGA的图像卷积（or 滤波？）图像的卷积和滤波在某种程度上很类似，在实现的细节上存在一些区别。滤波一般需要在图像周围补0，将滤波掩膜划过整副图像，计算每个像素点的滤波结果（可以理解为补零之后图像在stride为0下的卷积操作）。 而卷积操作通常需要对卷积核进行翻转，同时会改变图像大小（除非kernel==1）。给出的代码分三个部分： 1.测试图像（128*128）的导入；2.图像的padd
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2024-06-07 13:14:53
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神经网络的FPGA实现：基础卷积操作(一) RGB三通道 Verilog HDL Xilinx VIVADO conv_pe.v文件在上述链接中`timescale 1ns / 1ps
module conv_layer#(
parameter CHANNEL_IN=3, //输入图像的通道R G B
parameter CHANNEL_OUT=1 //输出图像的通道
)(
input
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2023-10-15 13:30:50
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cnn-卷积神经网络在fpga上实现(一)CNN - 卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。 本文将讨论如何使用Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。 可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。 降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe
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2023-11-13 11:44:27
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下这一节主要是软件层面的处理。之所
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2023-11-27 10:44:49
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很早之前就想写这个，自己研究了很久。
本人多年从事图像相关的FPGA工作，近几年接触了CNN，就想着在FPGA中实现CNN的加速，爱好使然。
要实现对CNN的加速，就必须了解CNN是怎么计算的。
考虑在FPGA中实现深度学习算法，需要matlab上用自己的写的代码实现算法的每一步。1.编译matcaffe,编译matcaffe会遇到很多坑， 将caffemodel导入到matlab中；2.将训练
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2023-12-21 09:59:20
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的CSDN下面需要付费下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下前面曾经说过这个demo使用最简
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2023-12-14 10:47:51
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卷积核 kernel_size=3*3 输入特征图fmap[width,high]=[9,9] Verilog HDL Xilinx VIVADO源文件`timescale 1ns / 1ps
module conv_pe(
input clk,
input rst,
input input_en,//输出使能
input [7:0] kernel_00, //卷积核窗口3*3
inpu
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2023-10-15 08:59:39
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下上一节我们介绍了如何对一个离线模
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2023-11-13 11:47:55
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如何利用FPGA生成SPWM调制信号实验目标稍微说一下原理SPWM即正弦波宽度脉冲调制冲量等效原理双极性的的SPWM信号具体步骤1.用matlab生成三角波和正弦波的coe文件2.调用ROM的ip读取coe文件3.调用pll的ip核来提供三角波和正弦波的控制时序4.调用ROM的ip来获取数据，进行比较5.建立wave.v调用wave_clk和wave_comparator7.进行管脚约束8.ge
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2024-09-15 12:42:47
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前言开发环境: LattePanda(拿铁熊猫)开发板, arduino, windows10 开发语言: python3.7,首先说一下思路,这里的控制思路是通过对mcu中烧录 Firmata协议的控制代码(同官方),然后再通过python的 pymata模块根据firmata协议对mcu进行信息发送达成mpc与mcu的信息交互, 从而达到控制 gpio 13口, 由于13口的状态对应着下图开发
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2023-12-02 16:20:12
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在之前的文章中，我们利用start_tx作为网口数据传输的开始，今天就介绍一下这个start_tx信号如何产生首先我们要了解，网口数据的发送依赖一个芯片：PHY芯片（RTL8211）1、PHY芯片的基本作用（1）收到MAC过来的数据（PHY没有帧的概念，都是数据而不管什么地址数据还是CRC），进行处理*，然后把并行数据转化为串行流数据，再按照物理层的编码规则把数据编码，再变为模拟信号把数据送出去。
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2023-10-22 08:51:54
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文章目录1. 神经网络计算模型2. 卷积计算并行性分析2.1 卷积窗口内部并行2.2 相同特征图卷积窗口间并行实现分析2.3 不同输入特征图卷积窗口并行2.4 不同输出特征图并行3. 激活函数的实现4. 基于FPGA的加速器设计4.1 整体结构4.2 卷积计算单元 这是浙大余子健的研究生毕业论文，也是我阅读的第一篇文献。 1. 神经网络计算模型 上图为典型的卷积神经网络的结构。在图中C层代表的
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2023-11-24 16:13:51
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VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它将卷积层的深度提升到了19层，并且在2014年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了亚军(冠军是GoogLeNet，将在下一篇博客中介绍)。整个网络向人们证明了我们是可以用很小的卷积核取得很好地效果，前提是我们要把网络的层数加深，这也论证了我们要想提高整个神经网络的模型效果，一个较为有效的方法便是将它的深度加深，虽然计算量会大大提高，但是整个复杂度也
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2024-04-08 21:44:30
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1 简介Inception网络是为解决图像内容差异不能有效提取图像信息问题而提出的，核心是将某一层网络卷积核拆分成不同尺寸的卷积核，如3×3的卷积核拆分成1×1,3×3的卷积核，增加输出网络层的尺寸，如30×30，步长为1，使用3×3的卷积核，不填充，输出的图像尺寸28×28，若使用1×1和3×3的卷积核，提取图像信息，输出深度图层尺寸为30×30和28×28，获取的图像信息较单一卷积核丰富，同时
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2023-09-13 11:27:14
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如何使用Python实现FPGA编程“自动化”之前读到过一个公众号文章，写了关于《使用Python实现Vivado和Modelsim仿真的自动化》，连接https://mp.weixin.qq.com/s/2YR_LjpQNtJr9beqnCz7CA。根据该文章，基于自己的编程习惯和工作需要，我做了一些修改和便于自己编程的一些python代码，这里和大家介绍一下。 文章目录如何使用Python实现
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2023-09-15 22:28:37
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废话： 上信号与系统后，做实验用Matlab做的卷积，一个函数搞定，但是写实验报告时需要用C语言实现，额，虽说原理不难，实现起来浪费了我好久时间一、卷积公式Y(n)=x(n)h(n)=∑x(i)h(n-i)先用Matlab演示卷积，后面以这个为例。a=[1,2,3,4]
b=[1,2,3]
conv(a,b)
ans =
1 4 10 16 17 12二、对卷积的
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2023-10-16 00:09:17
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实验一 用一个拨码开关控制所有的LED灯亮灭实验二2—1 放置2个2-4译码器模块，则总共有2组SW， 每组2个，2组LED，每组4个，每组SW分别控 制其对应的LED组。module dec_2to4(
IN ,
OUT);
input [2-1:0] IN ;
output [4-1:0] OUT ;
reg [4-1:0] OUT ;
always @ (IN) begin
c
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2023-08-28 16:47:24
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相关运算和卷积运算在一定程度上是一样，第二个信号是否需要反褶，如果参与运算的第二个信号是偶信号（偶函数）。 对于有限长的离散时间序列信号，它们的卷积结果的长度等于参与卷积的两个信号长度之和，再减去 1。FFT 加速卷积运算，这种变化所完成的计算结果，是两个信号的“圆卷积”。由于快速傅里叶变换（FFT），是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，而离散傅里叶变换的公式来源于周期序列信号的傅里叶
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2023-07-24 16:41:53
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说明我知道我曾经知道本篇将围绕以下几个主题进行探索1 卷积的定义和理解2 连通性测试3 简单实例4 使用numpy计算5 使用torch计算内容1 卷积的定义和理解先感谢一下这篇文章，写的挺好，下面我写一些我的看法。信号系统：信号(x)与响应(y)。从数据的角度，我们可以认为t时刻的数据x会引起t+1时刻的数据y。很多时候为了简化，我们会采取马尔科夫假设，即信号和响应只存在一阶关系。实际上，信号x
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2024-07-20 08:13:29
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DFT实现频谱分析与线性卷积 实验四实 验 报 告实验名称 DFT实现频谱分析与线性卷积 课程名称 数字信号处理实验 院 系 部:电气学院学生姓名：庞思颜指导教师：范杰清实验日期:2017-11-15专业班级：电网1501学 号:1151600115成 绩： 华北电力大学DSP4：DFT实现频谱分析与线性卷积一、实验目的应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x(n)的频谱。深刻理解DFT分析离
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2023-10-29 07:53:29
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