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“了解FPGA用于图像处理的功能
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人工智能信号识别系统的FPGA实现
心脏病是全球最常见的死亡原因。因此，检测和分类心电图 (ECG) 信号对于延长预期寿命至关重要。在本研究中，我们旨在在现场可编程门阵列 (FPGA) 中实现人工智能信号识别系统，该系统可以在需要电池的边缘设备中识别生物信号模式，例如 ECG。尽管分类准确度有所提高，但深度学习模型需要大量的计算资源和功率，这使得深度神经网络的映射速度变慢，并且在可穿戴设备上的实现具有挑战性。为了克服这些限制，已经应用了脉冲神经网络 (SNN)。SNN 是受生物启发的事件驱动神经网络，使用离散脉冲计算和传输信息，这需要更少的操作和更简单的硬件资源。因此，与其他人工神经网络算法相比，它们更节能。
英特尔 FPGA AI 套件：入门指南
英特尔公司。保留所有权利。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。英特尔保证其 FPGA 和半导体产品的性能符合英特尔的标准保修，符合当前规格，但保留随时更改任何产品和服务的权利，恕不另行通知。除非英特尔以书面形式明确同意，否则英特尔不承担因应用或使用本文描述的任何信息、产品或服务而产生的任何责任或义务。建议英特尔客户在依赖任何已发布的信息和订购产品或服务之前获取最新版本的设备规格。 *其他名称和品牌可能被视为其他财产。
MAX® 10 FPGA 开发套件用户指南
© Altera Corporation。Altera、Altera 徽标、“a”徽标和其他 Altera 标志是 Altera Corporation 的商标。Altera 和 Intel 保证其 FPGA 和半导体产品的性能符合 Altera 或 Intel 的标准保修（如适用），但保留随时更改任何产品和服务的权利，恕不另行通知。除非 Altera 或 Intel 明确书面同意，否则 Altera 和 Intel 不承担因应用或使用本文描述的任何信息、产品或服务而产生的任何责任或义务。建议 Altera 和 Intel 客户在依赖任何已发布信息和订购产品或服务之前获取最新版本的设备规格。*其他名称和品牌可能被视为其他所有者的财产。
Agilex™ 7 FPGA F 系列开发套件用户指南
© Altera Corporation。Altera、Altera 徽标、“a”徽标和其他 Altera 标志是 Altera Corporation 的商标。Altera 和 Intel 保证其 FPGA 和半导体产品的性能符合 Altera 或 Intel 的标准保修（如适用），但保留随时更改任何产品和服务的权利，恕不另行通知。除非 Altera 或 Intel 明确书面同意，否则 Altera 和 Intel 不承担因应用或使用本文描述的任何信息、产品或服务而产生的任何责任或义务。建议 Altera 和 Intel 客户在依赖任何已发布信息和订购产品或服务之前获取最新版本的设备规格。*其他名称和品牌可能被视为其他所有者的财产。
UG0741：RTG4 FPGA I/O 用户指南
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基于FPGA的量子计算系统的硬件抽象
摘要根据摩尔定律，每年单位区域的晶体管数量都在增加。估计，芯片设计领域的当前进化速率将在2024年将晶体管的大小减少到原子量表。在原子级别，量子性特征占主导地位，从而影响了晶体管以位的形式存储信息的能力。量子计算机已被提出是一种有效处理这种困境的一种方法。量子计算电路利用电子的旋转特征来存储信息。本文描述了基于FPGA的量子量子抽象的命题。实施了一个不可编程的emded系统，能够在量子位中存储，测量和引入相移。提议的抽象的主要目标是提供基于FPGA的平台，该平台包括用于设计量子电路的基本子块。Pri-Mary量子键分布算法，即BB84在拟议平台上实施，作为概念证明。所提出的特征的区别特征是以计算源成本增强量子电路仿真精度的灵活性。提出的仿真表现出量子计算的两个主要特性，即并行性和概率测量。
使用FinFet的设计和FPGA实现环振荡器
摘要本文提出了一种新的技术，可以在芬费环振荡器的低功率耗散方面提高性能。5阶段环振荡器在FinFET技术的概念下设计。FinFET比普通CMOS技术提供更好的性能。FinFET（Fin Type Field效应晶体管）技术的呈现已在纳米创新中打开了新部分。超薄鳍的布置使抑制的短通道效应可替代单门MOSFET，凭借其出色的静电性能和可比性的可比性易于制造性。降低了亚微米区域的短通道效应并使晶体管仍然可扩展。由于这个原因，与大多数对应物相比，小长度晶体管可以具有更好的内在增益。仿真结果表明，使用FinFET技术对具有0.135MWATT功率和CMOS环振荡器的功率耗散的环振荡器提供0.232 MWATT。i为10.632mA，而FinFet环振荡器可提供0.381mA。关键字：FinFET技术，环振荡器，CMOS技术
增强型蒙哥马利模块快速乘法的FPGA实现
摘要。本文提出了一种增强的 Montgomery 和高效的模乘法实现方法。加密过程用于在数据从发送器传输到接收器时提供高信息安全性。各种使用方法，如 RSA、ECC、数字签名算法。提出的 Montgomery 算法使用加密的 RSA 算法，在两个不同的输入中实现，两个输入都是 8 位输入。编码已用 Verilog 语言完成，结果在 Vivado 软件上进行了模拟。对于物理测试，我们使用了 Digilent 公司生产的 FPGA NESYS 4 DDR 硬件板，上面有 Artix-7 FPGA 芯片。所提出的方法在切片触发器数量、LUT、IOB 数量和功耗方面显示出良好的效果。与其他以前的方法相比，所提出的方法在不同结果参数方面显示出更好的效果。