逻辑分析仪在微处理器时序分析中的应用

介绍了用逻辑分析仪对微处理器(CPU)时序进行测试与分析的基本方法和具体步骤。借此我们可深入了解指令在微机中的执行过程,解决CPU与存储器及I／O接口之间在时序上的配合问题,掌握硬件测试与维护的基本技能。     

LSI功能测试与仿真模型的研究

在实际实验教学过程中,提出了一种基于指令与时序级的LSI功能测试与仿真模型的原理,根据仿真库模型实现对LSI的功能测试。主要包括外部模型、内部驱动模型、时序模型、功能模型等测试模型,测试结果通过静态功能、时序、波形等方法进行逻辑综合。系统可以实现电平测试、时序测试、指令测试等测试方法,达到对不同芯片的功能测试要求。     

基于MIPS指令集的流水线CPU设计与实现

提出了一种CPU设计方案,实现指令集为MIPS指令集中选取15条指令作为本CPU的基本指令,采用基本5步流水线CPU设计。分析了流水线CPU的逻辑结构与指令的处理过程,给出了取指阶段IF、译码阶段ID、执行阶段EX、内存访问阶段MEM、寄存器写回阶段WB阶段的设计与实现。对流水线产生的相关性问题,采用Bubble法和Forwarding法相结合的方法来消除相关性,在FPGA平台上进行了测试,测试结果表明,该方案符合设计要求。     

《微型计算机原理及应用》课期末复习指导

《微型计算机原理及应用》课已经讲授完毕、下面我们就有关课程重点、复习方法及考试注意事项提出几点建议和要求。一、课程重点学习本课程的目的是使同学们从应用的角度了解微型计算机的硬件和软件,学会用微型计算机解决一些简单的工程问题及编制一些应用程序。本课程讲授了计算机的基础知识,Z80的指令系统和汇编语言程序设计,280—CPU的结构和时序,半导体存贮器的分类、结构及与CPU的接口,外设与CPU的接口技术和接口片子,中断功能,A/D、D/A转换片子及与CPU的接口等,其中汇编语言程序设计和接口是这门课程的重点。     

利用Tomasulo算法处理数据相关的流水线CPU设计

介绍了一种利用Tomasulo算法处理数据相关的四级流水线CPU的设计,为计算机组成与系统结构硬件实验提供了实验教学样例。阐明了使用的实验环境和技术原理及CPU的设计结构和组成,给出使用的指令系统,同时对CPU进行了功能和性能两方面的测试。设计样例在课程的实验教学中具有很高的应用价值。     

基于FPGA的PCIE接口DMA传输设计与实现

为解决数据采集系统中高速传输需求,设计一种基于PCIE接口的高速数据传输系统。该系统采用PEX8111桥接芯片,实现了PCIE总线到PCI总线的协议转换。同时使用FPGA作为主控器对PEX8111芯片进行空间配置和PCI时序配置,分析了PCI总线突发读写传输过程,介绍了DMA数据传输方式,有效减小了传输过程中CPU资源占用率。经测试,传输速率可达138MB/s,完全满足高速数据数据传输的需求,并且性能稳定。     

带Cache和精确中断响应的CPU设计

提出了带Cache和精确中断响应的CPU设计方案,实现指令集MIPS中选取15条指令作为本CPU的基本指令.采用基本5步流水线CPU设计,给出了指令Cache、数据Cache和精确中断响应的设计与实现.测试结果表明,该方案符合设计要求.     

基于双CPU结构的数据采集控制系统设计

提出了一种基于USB的便携式数据采集与控制系统设计方案。从USB数据采集控制器硬件及电路设计、USB固件开发、驱动程庭设计以及数据采集程序设计等方面介绍了数据采集控制系统软硬件的设计和实现。该系统采用双CPU结构,一个CPU负责进行数据的采集、滤波、计算等,另一个CPU作为总线接口实现与PC机的通讯。以此为核心设计的数据采集控制系统。具有测试精度高、可靠性好,使用方便、通用性强等优点。可用于各种场合的实时数据采集与控制。     

uC/OS-Ⅱ内核在基于FPGA的CPU上的移植

介绍了基于FPGA(field programmable gate arry)的CPU MiniArm的指令系统、体系结构以及具体实现方法,讨论了将uC/OS-Ⅱ内核移植到MiniArm平台的关键技术,并详细描述了移植的具体实现过程,介绍了移植测试的方法并分析了测试结果,最后总结了移植操作系统到基于FPGA的CPU上的一般方法.     

单片机技术在铁路移频自动闭塞设备中的应用

为改变传统移频自动闭塞系统存在技术落后、信息量少、可靠性差,不能满足现代运输生产的发展需求状况,应用先进的单片机技术,可编程逻辑芯片(FPGA)和高性能CPU,通过逻辑结构设计和时序控制,实现了移频自动闭塞设备的集成化、通用化,大幅度提高了列车运行的可靠性,并为实现机车信号主体化创造了条件。     

PIC微控制器并行从动端口应用技术研究

研究了PIC微控制器并行从动端口内部结构、读,写操作时序及应用开发技术,编写了基于HI—TECHPICC的微控制器C程序,在所设计的双机并行从动端口通信测试电路上进行了双向通信测试,实现了高速数据传输。     

基于GPU加速的光线跟踪渲染算法研究

分析了光线跟踪渲染算法在GPU上实现的流程;设计了CUDA平台上基于BVH加速结构的光线跟踪渲染引擎,针对CUDA架构的特点重新设计了BVH遍历算法和间接反射计算算法;并在四个场景和两种分辨率下针对GPU和CPU实现进行了详细对比测试。通过分析实验结果,基于GPU加速的光线跟踪算法在不同复杂度的场景下相比其CPU实现都有较高的性能提升。     

基于51单片机的CCD驱动程序和电路设计

根据单片机与光电检测课程实验的要求,开展实用性项目设计及启发式教学,将"基于51单片机的CCD驱动程序和电路设计"作为一个实战性、探索性实践教学训练项目,主要工作包括:产生驱动CCD工作所需的时序脉冲;相关电流值经过驱动器放大;相关信号的延时处理。由单片机I/O口输出时序信号驱动CCD工作,具有灵活方便的特点,经测试证明程序和电路符合应用要求。     

《计算机组成原理与汇编语言综合》练习题

一、单项选择题1.若十六进制数为B5.4,则其十进制数为()。A.176.5B.176.25C.181.25D.181.52.CPU可直接访问的存储器是()。A.磁带B.磁盘C.主存储器D.外存3.进位产生函数是()。A.Ai×Bi B.Ai Bi C.Ai-Bi D.AiBi4.三级时序系统提供的三级时序信号是()。A.指令周期、工作周期、节拍B.指令周期、机器周期、时钟周期C.工作周期、节拍、脉冲D.指令周期、微指令周期、时钟周期5.采用微程序控制的目的是()。A.提高速度B.简化控制器设计与结构C.使功能很简单的控制器能降低成本D.不再需要机器语言6.在CRT显示器中,字符发生器应当选用()…     

基于SPI总线的高精度数据采集器

介绍了采用 TLC2543C串行 A/D转换芯片设计的一种基于 SPI总线的数据采集器 , 并给出 了 TLC2543C的工作时序和采集器的软件流程图 . 该采集器应用在温度测试、压力测试、环境 参数监控等测试监控仪器仪表中 , 具有分辨率高、采集稳定性高和系统扩展灵活的优点 .     

基于LabVIEW的多通道控制板供电测试系统设计

针对某石油测井控制板性能测试的需求,设计了一款基于LabVIEW的多通道控制板供电测试系统。上位机LabVIEW供电测试系统通过4路USB通讯,控制由4台IT6332A程控直流电源组成的12通道电源输出阵列,同时对多块控制板进行供电测试。实验结果表明,系统能够按照设定的测试时序,为控制板提供多通道稳定可控的直流电源输出,准确地获取并存储测试参数,为控制板的性能测试提供了可靠的支撑。     

华硕台式电脑应用全新处理器风扇技术

日前,华硕电脑宣布,旗下台式电脑产品线针对系统散热提出一项全新处理器散热技术—智慧导流技术,该技术从气流传热方式的角度进行了大胆革新,打破了传统CPU风扇设计理念,将CPU风扇散热、除尘、静音的三大功效合而为一,极具创新和实用价值。华硕台式电脑负责人透露,该技术目前已通过实际测试,并已成功应用于部分华硕台式电脑。     

CPU/GPU协同运算技术在舰载警戒雷达实验室模拟仿真中的应用

针对舰载警戒雷达实验室建设雷达模拟仿真过程中模拟数据计算量大、模拟数据类型多、更新速度快及雷达回波显示难的问题,在分析雷达模拟数据处理特点的基础上,介绍了CPU/GPU协同运算技术的基本情况,提出了CPU/GPU协同运算技术在雷达模拟数据生成与回波显示方面的具体应用方法,明确了CPU/GPU协同运算基本流程与各自任务分工,建立了CPU雷达模拟仿真数据组织与生成模型,给出了GPU雷达回波渲染与显示方法,并采用向量元素的遍历查找算法完成雷达回波数据获取和雷达回波纹理数据更新。通过在通用计算机对传统CPU运算和CPU/GPU协同运算两种方法进行仿真,仿真结果证明了这一技术应用的可行性与先进性,这种技术的应用对于提高舰载警戒雷达模拟仿真效率与逼真度有着重要意义。     

基于LoadRunner的Web服务器性能测试研究

本文使用HP公司的LoadRunner性能测试工具对HTTP与HTTPS两种协议进行了性能测试,并设计了两个不同的场景,在两个不同场景中分别对静态页面与动态页面的HTTP与HTTPS协议进行测试,通过对HTTP与HTTPS的处理响应时间、事务数、总的吞吐量以及服务器在设定的并发连接数达到时对服务器CPU、内存、硬盘等产生的压力来分析两种协议之间的差别,让IT工作者们在今后的Web服务器设计与实施时,既保证了服务器的安全,同时性能也能发挥地最好.     

图形处理器在分层聚类算法中的通用计算研究(英文)

ROCK是一种采用数据点间的公共链接数来衡量相似度的分层聚类方法,这种方法对于高维、稀疏特征的分类数据具有高效的聚类效果.其邻接度矩阵计算是影响其时间复杂度的关键步骤,将图形处理器(GUP)强大的浮点运算和超强的并行计算能力应用与此步骤,而其余步骤由CPU完成,这种基于GUP的ROCK算法的运算效率在AMD 643500+CPU和NVIDIA GeForce 6800 GT显卡的硬件环境下经过实验测试,证明其运算速度比完全采用CPU计算速度要快.这种改进的分层聚类算法适合在数据流环境下对大量数据进行实时高效聚类操作.