实现简易ALU电路的行为级建模
实验目的
实现简易ALU电路的行为级建模。
实验代码
a，b两个值保持不变，改变select的值选择来完成ALU的8种不同功能，代码如下：
module my_ALU(out,a,b,select);
output [4:0] out;
input [3:0] a,b;
input [2:0] select;
reg [4:0] out;
always @(*)
case(select)
3'b000: out=a;
3'b001: out=a+b;
3'b010: out=a-b;
3'b011: out=a/b;
3'b100: out=a%b;
3'b101: out=a<<1;
3'b110: out=a>>1;
3'b111: out=a>b;
default: out=5'b00000;
endcase
endmodule
对应得到测试模块如下：
`timescale 1ns/1ps
module tb_42;
reg [3:0] a,b;
reg [2:0] select;
wire [4:0] out;
initial
begin
a<=4'b1010;b<=4'b1100;
select<=3'b000;
#10 select<=3'b001;
#10 select<=3'b010;
#10 select<=3'b011;
#10 select<=3'b100;
#10 select<=3'b101;
#10 select<=3'b110;
#10 select<=3'b111;
#10 $stop;
end
my_ALU my_alu(out,a,b,select);
endmodule
仿真波形
功能仿真
时序仿真
RTL图
带你认识行为建模 一、行为建模的基本概念 随着计算机技术和网络技术的发展，分布式仿真技术在军事、民用等领域得到了广泛的应用。我们知道仿真是建立在建模的基础之上的，只有设计出反映研究对象的真实有效的模型，仿真结果才是可信的。 一般而言，可以将仿真中的计算机建模分为以下两种主要类型：一是数学模型（或物理模型）；二是行为模型。前者主要反映研究对象的物理本质及其内在的工作机理，如系统的动力学模型、传感器模型、武器系统的火控模型和毁伤评估模型等，这一类模型的实现方法比较成熟，主要有连续系统的微分方程组或差分方程组建模、离散事件系统建模等，对于此类模型，相关的参考文献很多，这里不做过多的介绍。下面，我们将重点讨论行为建模问题。 目前，计算机生成兵力（Computer GeneratedForces）建模已成为分布式仿真领域的一个重要研究方向，在民用领域又称为计算机生成人员（CGA）建模，其建模思想和实现方法、技术是一致的，只是应用方向不同。 那么，什么是CGF呢？它是指用计算机模型来实现参与仿真的作战人员或武器系统等仿真对象，其目的在于减少真实作战人员和武器装备的参与，降低系统的代价。虽然它也包含上面介绍的数学模型的实现，但主要的研究工作都集中在行为建模方面。 所谓行为建模，按照美国国防部的定义，它是指“对在军事仿真中需要表示的人的行为或表现进行建模”。由于仿真的规模越来越大，仿真对象的模型越来越复杂，原有的建模方法已无法满足当前的需求，尤其是在军用仿真领域，随着C~3I 系统的应用，仿真中行为建模的重要性日益突出。 二、行为建模的发展情况 行为建模是人工智能技术在仿真领域的应用，由于军事、航空航天等领域的需求牵引，20世纪80年代以来，陆续出现了一些应用较为成功的典型建模环境和系统，如： 1．由密歇根大学开发成功的基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar，利用这一环境，可以建立行为模型的规则库和推理引擎，从而有效地实现行为建模。 2．由美国陆军STRICOM资助，分别由LoralSystem公司和Saic公司研制的半自主兵力生成系统ModSAF和CCTT SAF，在美国军方的许多仿真系统都得到了成功的应用，前者的行为模型采用有限状态机实现，后者由基于规则的知识来表示。目前，美国军方正以这两个系统为基础，开发一个更为通用的SAF系统OneSAF。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 2 学期） 课程名称：软件工程开课实验室：信自楼444 2013 年4月19日 一、实验目的： 1) 掌握系统的功能描述、性能描述方法； 2) 掌握UML的动态建模的方法。 3) 实践用UML建立动态模型 4) 熟悉使用PowerDesigner软件,绘制状态图、顺序图、活动图、通讯图等 二、实验内容： 动态模型用来描述系统的动态行为和控制结构。动态行为包括系统中对象生存期内可能的状态以及事件发生时状态的迁移，还包括状态之间的动态合作关系。动态模型包括交互模型和状态模型。交互模型描述系统中对象间的交互行为，每个交互都有发送者和接收者，它们可以是一个系统、用来、对象或操作。在UML中，采用顺序图、合作图来建立交互模型。交互模型可以用来描述一个用例所涉及的若干对象的行为（功能）。它们有共同的模型元素，对象、消息、链接等。顺序图描述对象之间的信息交换时的时间顺序，而合作图则描述系统
对象之间如何协作共同完成系统功能要求要求。它们相互补充，并可以相互转化。 顺序图用来描述对象间的交换行为。它注重消息的时间顺序，即对象间消息的发送和接受的顺序。顺序图有两种描述形式，一般形式和实例形式。一般形式描述一个场景中所有可能的选择，因此它可以包含条件、约束、分支和循环等操作。 ·实例形式描述一个特定的场景，说明一次可能的交互，因此它没有任何条件、分叉和循环。它适合于描述实时系统中的时间特性和时间约束。 三、所用仪器 微型计算机一台SybasePowerDesigner15.1软件 四、实验过程及截图： 1、状态图的绘制 192 电梯升降的状态图 Moving up do/ Moving to floor Moving down do/ Moving to floor Idle entry/ timer=0 timer=0
UML 2.0中图的分类 Pro?le Diagram U ML 2.5
交互行为建模—顺序图 Modelling I nterac9ons
顺序图举例（Sequence D iagram ） 马小跳: 学生 选课登记表 选课管理员 线性代数 1: 填写个人信息 2: 提交 3: 将马小跳加入线代选课名单 4: 添加马小跳 5: 还有位置吗? 6: 如果有，添加马小跳 ??顺序图用来刻画系统实现某个功能的必要步骤 A 段 线性代数
顺序图建模元素——对象(Object)及其生命线(Lifeline) n??对象以某种角色参与交互 可以是人，物，其他系统或者子系统 n??生命线：表示对象存在的时间 n??控制焦点/激活期(Focus of Control/Activation)：表示对象进行操作的时间片段
顺序图建模元素——消息(Message) n??消息(Message)用于描述对象间的交互操作和值传递过程 n??消息类型: n??Synchronous 同步消息（调用消息） n??Asynchronous 异步消息 n??Return 返回消息 n??Self-message 自关联消息 n??Time-out 超时等待 n??U ncommitted／Balking 阻塞
消息的表示形式 例：一些消息的例子 2: display (x, y) 简单消息 1.3.1: p:= find(specs) 嵌套消息，消息带返回值 条件消息 4 [x < 0] : invert (x, color) 3.1*: update ( ) 循环消息 A3,B4/ C2: copy(a,b) 线程间同步
动物集群行为的建模与仿真 摘要 生态系统中,动物个体的行为相对简单,集群后却能表现出复杂的群体行为。个体行为是构成群体行为的基础,个体之间的组织结构、个体行为之间的关系和群体行为的涌现机制是研究群体行为的关键要素。 本文首先基于boid模型的三原则，从个体出发，对动物个体进行建模,分析个体之间的行为规则及相互影响，从而仿真出动物的集群行为。仿真结果在一定程度上反映了动物集群行为的实际情况，但该模型对各个参数的设置非常敏感，动物群体的速度不会趋于稳定一致，而且此模型假设各动物的速率相等且保持不变是不合理的，所以对模型进行了改进。 改进模型引入了势场函数，将个体之间的相互作用抽象成吸引力和排斥力，利用牛顿运动定理描述个体运动规律。通过仿真结果发现，动物个体会先调整各自的间距，使其相互靠近以免落单，但又不至于相互碰撞；当动物个体之间的距离接近平衡距离时，动物个体会保持相对位置基本不变，调整各自的速度方向使趋近一致并平稳；另外，个体数目越多，出现落单的可能性就越小。上述结论都是符合实际情况的，说明改进后的模型更合理。 鱼群躲避鲨鱼的行为，可以认为是由鲨鱼对鱼群的排斥力引起的，所以在原有合力的基础上再加上由鲨鱼引起的斥力即得到小鱼发现鲨鱼后的合力。仿真得到的结果反映，当有鲨鱼出没时，鱼群会迅速改变运动状态，逃离鲨鱼的攻击。 动物群中的信息丰富者可以理解成Leader-Follower模型中的Leader，其他个体都是Follower。结合问题一中改进的模型和Leader-Follower模型，通过matlab编程仿真得到的结果反映了Leader对整个群体的作用和影响。 关键词：集群行为 boid模型势函数 leader-follower模型 matlab仿真
行为建模（BMX）基础教程 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 1.2行为建模的步骤 2、创建分析特征 2.1测量 2.2模型分析 2.3几何分析 2.4自定义分析—UDA 2.5关系 3、敏感度分析 4、可行性/优化分析 5、行为建模实例一——动平衡问题 6、行为建模实例二——容积，刻度问题（含用户自定义分析UDA） 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计，它能大大的缩短设计周期，使设计精度得到显著提高，并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。而行为建模(Behavioral Modeling)正是在Proe软件中引入优化设计的功能，其目的是使CAD软件不但能用于造型，更重要的是能用于智能设计，寻找最优的解决方案。同时它也是一种参数化设计分析工具，在特定设计意图和设计约束前提下，经一系列测试参数迭代运算后，可以为设计人员提供最佳的设计建议。 Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析，并可将分析结果回馈到模型，并修改设计。它通过把导出值（如质量分布）包含到参数特征中，再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。 举例来说，如果要设计一个容积为200ML的杯子，常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸，然后再进行建模。而有了行为建模后，就可以先大致确定杯子的一些尺寸，确定变量（即可变化的尺寸），然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化，改变相关尺寸，最终使杯子的容积为200ML（设计目标）。 1.2行为建模的步骤 使用行为建模技术，首先要创建合适的分析特征，建立分析参数，利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。接下来，定义分析目标，通过分析工具产生有用的特征参数，经系统准确计算后找出最佳答案。其具体过程如下图1所示。
引言 令狐采学 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训傍边，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改良个人和组织表示方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的论述、 汤姆吉尔伯特的布景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮忙建立ISPI。他是田纳西年夜学，阿拉巴马年夜学，乔治亚年夜学的结业生，是哈佛年夜学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为阐发学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个很是有才干的行为工程师，介入了300多个组织，并且获得了所有组织傍边有关表示绩效的奖项，他也许是这个领域“装点”最多的“老兵”。他帮忙推动了按季度提升绩效理论的创建。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采纳一种缜密的并且以观察为基准的方法来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮忙提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被年夜量应用。
他相信科学理论需要满足一下三点要求： 简约——能简单解释的工具要避免庞杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不该该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。 实用——一个好的理论应当有用，即便不克不及在现实世界中阐扬作用，也应该有利于科学的成长。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操纵原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术傍边包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改良员工的工作环境而非员工自己。有了这种行为工程模型，这些担任绩效的提升和坚持的个体就可以针对绩效提升计划进行诊断，设置优先和规画。 表格一。行为工程模型
引言 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训当中，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改善个人和组织表现方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的阐述、 汤姆吉尔伯特的背景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮助建立ISPI。他是田纳西大学，阿拉巴马大学，乔治亚大学的毕业生，是哈佛大学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为分析学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个非常有才能的行为工程师，参加了300多个组织，而且获得了所有组织当中有关表现绩效的奖项，他也许是这个领域“点缀”最多的“老兵”。他帮助推动了按季度提升绩效理论的创立。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采取一种缜密的并且以观察为基准的方式来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮助提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被大量应用。他相信科学理论需要满足一下三点要求：简约——能简单解释的东西要避免繁杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不应该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。
实用——一个好的理论应当有用，即便不能在现实世界中发挥作用，也应该有利于科学的发展。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操作原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术当中包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改善员工的工作环境而非员工本身。有了这种行为工程模型，这些负责绩效的提升和保持的个体就可以针对绩效提升方案进行诊断，设置优先和策划。 表格一。行为工程模型
14位Single―slope ADC行为级建模与仿真 摘要：单斜率型模/数转换器以其简单的结构、较高的分辨率和易于集成的优势，在红外焦平面读出电路设计中被广泛应用。基于Matlab软件环境下的Simulink工具，建立了一个14位Single?slope ADC的系统模型。其充分讨论Simulink工具下电路各单元模块的具体实现和信号间的时序关系，给出电路的行为级仿真结果，为Single?slope ADC的集成电路设计与实现提供参考。 关键词：单斜模/数转换器；行为级建模；红外焦平面；Simulink；集成电路设计；功能仿真 中?D分类号：TN492?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2018）16?0104?04 Abstract：As the single?slope ADC has the advantages of simple structure，high resolution，and easy integration，it has been widely used in the design of the infrared focal plane read?out circuit. Based on the Simulink tool in the Matlab software environment，a 14?bit single?slope ADC system model is built. The specific implementation utilizing the Simulink tool for each unit module of the circuit and the time sequence relationship among signals are fully discussed. The behavioral simulation results of the circuit are given，which
实现简易ALU电路的行为级建模 实验目的 实现简易ALU电路的行为级建模。 实验代码 a，b两个值保持不变，改变select的值选择来完成ALU的8种不同功能，代码如下： module my_ALU(out,a,b,select); output [4:0] out; input [3:0] a,b; input [2:0] select; reg [4:0] out; always @(*) case(select) 3'b000: out=a; 3'b001: out=a+b; 3'b010: out=a-b; 3'b011: out=a/b; 3'b100: out=a%b; 3'b101: out=a<<1; 3'b110: out=a>>1; 3'b111: out=a>b; default: out=5'b00000; endcase endmodule 对应得到测试模块如下： `timescale 1ns/1ps module tb_42; reg [3:0] a,b; reg [2:0] select; wire [4:0] out;
initial begin a<=4'b1010;b<=4'b1100; select<=3'b000; #10 select<=3'b001; #10 select<=3'b010; #10 select<=3'b011; #10 select<=3'b100; #10 select<=3'b101; #10 select<=3'b110; #10 select<=3'b111; #10 $stop; end my_ALU my_alu(out,a,b,select); endmodule 仿真波形 功能仿真
行为建模案例之瓶子的设计 设计内容：设计如图1所示瓶子模型。 设计要求： 1、瓶口以下20mm 处的容积为1000mL ； 2、在瓶身上标注刻度，要求每10 mL 创建一条刻度线，最短刻度线长5mm ，50mL 倍数处刻度线长10mm ，100 mL 倍数处刻度线长15mm ，并且在100 mL 倍数处显示容量值，而0 mL 和1000 mL 处不标注。 设计步骤： 一、瓶体造型 1、创建旋转实体特征。在“模型”标签下选择“旋转”实体造型命令，以FRONT 基准平面为草绘平面，以RIGHT 基准平面为参考平面，参考方向为“右”，绘制如图2所示截面图形。 图1 瓶子模型 （A ）瓶子正面图 （B ）瓶子3D 图 图2 使用旋转方式创建瓶体特征 说明：1、瓶口处为直径30的圆柱形； 2、瓶身用多个点的样条曲线进行绘制，要求光滑； 3、瓶底也是用多个点的样条曲线进行绘制，具体要求参见局部放大图形。
2、创建基准平面DTM1。在“模型”标签下选择“平面”命令，单击上一步所创建旋转特征的顶平面，使用“偏距”方式创建基准平面DTM1，偏距距离为20，方向向下，如图3所示。 3、创建单侧体积分析特征ANAL YSIS_VOLUME_1。在“分析”标签下选择“测量→体积”命令，系统弹出“测量：体积”对话框，选择上一步所创建基准平面DTM1，即可创建单侧体积分析特征，单击“保存”按钮 完成单侧体积分析特征ANAL YSIS_VOLUME_1的创建。 4、对瓶体特征进行抽壳操作。在“模型”标签下选择选择“壳”命令，设置壳的厚度为2，移除的曲面为实体的上表面，完成抽壳特征的操作，如图5所示。 图3 创建基准平面 DTM1 图4 创建单侧体积分析特征 图5 对瓶体进行抽壳操作
一、课程的主要内容 随机过程建模是以随机过程为模型的建模，包括静态数据建模和动态数据建模。时间序列是指有序的随机数据，实际上是离散的随机过程，也称为动态数据。时间序列的滤波、平滑、去噪、预报和控制的基础和前提是建模。建模是时间序列分析中的重要分支，由于客观现象存在的不确定性和获取观测数据时受条件与环境的制约，从数据到模型往往要经过多次反复探索，因而必须采取科学合理的建模过程，才能得到满意的结果。 动态系统是指其输入和输出数据都随着时间的推移而变化的系统。直接应用测量手段得到的动态观测数据，在线建立观测对象/系统的等价随机过程数学模型，进而为具体的应用对象研究服务，包括性能分析、特征提取、参数转换、行为预测及控制等。RDM是一门以数学理论为根本、算法为核心、计算机软硬件为工具的交叉学科，是DSP的一个分支。建模问题本质上是具有优化性质的系统辨识问题。其中模型参数估计的性能准则，实质上是误差准则。因此在模型探索优化过程中，计算量通常十分大，计算效率不高。 动态数据建模的主要内容包括采样数据的检验和预处理(非平稳趋势的检验、剔点处理、提取趋势项、随机数据的周期性检验)、平稳随机过程及其模型(白噪声、一阶、二阶、n阶自回归过程、滑动平均过程、自回归滑动平均过程)、时间域模型的估计（自协方差和自相关函数的估计、模型的相关矩估计、模型参数的最小二乘估计、模型阶数的确定）、周期图与加窗谱估计、极大熵谱估计、时间序列的预报、多变量实际序列以及一些特定
形式的模型。 二、基本应用原理与研究思路 1、了解信号来源和分析要求，了解信号特点，观测数据获取 观测数据时建模的基础。在获取观测数据时要努力减少来自观测手段造成的干扰，同时还要创造良好的环境条件，使建模对象在受观测时，建模者所关心的特性尽可能充分表现出来。 2、采样数据检验和预处理 系统建模时，要求输入输出数据的统计特性与统计时间的起点无关，且均值为0.实际中测量直接得到的数据是随机时间序列，必须进行平稳化预处理，去除或提取趋势项，把测量的数据变为0均值平稳过程。为了建立系统模型，需要对检测的输入输出数据进行滤波，去除数据中与系统本身无关的干扰分量。 3、模型结构初选 模型结构是指模型的类型和阶次。时间类型的模型类型通常有AR、MA、ARMA、ARX、MAX等。一般建模刚开始时，是凭建模者经验或凭建模对象特征的先验知识或按预定程序初选结构方案，然后在后续各步探索中进行修正。 4、时间域模型的估计 模型参数估计中常用有相关矩估计、最小二乘估计（LS）、误差预测估计法、辅助变量法（IV估计）等。模型阶数的确定可以采用：残差方差图、偏相关函数和模型、F检验、FPE,AIC,BIC 准则 5、模型检验与动态仿真