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深度学习之适应硬件的神经网络
深度学习的适应硬件的神经网络设计旨在最大限度地利用特定硬件平台的计算和存储能力，提高模型的执行效率和性能。这些硬件包括图形处理单元（GPU）、张量处理单元（TPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。
基于FPGA的2FSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本系统基于FSK调制解调，通过Vivado 2019.2仿真验证了不同信噪比(SNR)下的误码率表现。加入高斯信道与误码统计模块后，仿真结果显示：SNR=16dB时误码极少；随SNR下降至0dB，误码逐渐增多。FSK利用频率变化传输信息，因其易于实现且抗干扰性强，在中低速通信中有广泛应用。2FSK信号由连续谱与离散谱构成，相位连续与否影响功率谱密度衰减特性。Verilog代码实现了FSK调制、加性高斯白噪声信道及解调功能，并计算误码数量。
基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,包含testbench,同步模块,高斯信道模拟模块,误码率统计模块
升级版FPGA MSK调制解调系统集成AWGN信道模型，支持在Vivado 2019.2中设置不同SNR仿真误码率。示例SNR值从0到15，结果展示解调质量随SNR提升。MATLAB仿真验证了MSK性能，图片显示了仿真结果。
### 理论概要
研究聚焦于软件无线电中的MSK调制解调，利用Verilog实现。MSK是一种相位连续、恒包络的二进制调制技术，优点包括频谱效率高。系统采用无核设计，关键模块包括调制器、解调器和误码检测。复位、输入数据、中频信号等关键信号通过Verilog描述，并通过Chipscope在线观察。
FPGA新起点V1开发板（七-语法篇）——程序框架+高级语法（选择性做笔记）
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FPGA新起点V1开发板（六-语法篇）——verilog简介+基础语法
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