本资源提供了一个完整的FPGA仿真工程，用于验证专为DDR3测试设计的AXI_data_generate模块。工程采用Xilinx AXI VIP作为主控，并使用AXI BRAM替代实际DDR控制器，构建了一个高效、易于使用的验证环境，非常适合学习和项目开发。 核心价值： 开箱即用的仿真环境：包含完整的Testbench、AXI VIP、控制模块和AXI BRAM，无需额外配置即可运行。 自动化测试流程：模块能够自动执行数据写入、回读和比对全过程，并通过状态标志（DONE/ERROR）实时报告结果。 灵活的配置接口：通过AXI GPIO提供清晰的寄存器接口，可轻松配置测试基地址、数据量（支持2^N字节格式），并控制测试启停。 工程亮点： 使用AXI BRAM简化仿真，在保证验证准确性的同时大幅提升仿真效率。 包含典型测试案例，演示如何连续执行多组不同地址的自动化测试。 结构清晰，代码规范，既是可直接使用的工具，也是学习AXI协议和验证方法的优质范例。 适用场景： FPGA/ASIC验证工程师需要快速构建AXI4总线测试环境 ​数字电路学习者希望深入理解AXI协议与自动化测试流程 ​项目开发中需要验证自定义AXI主设备的功能 本资源将帮助您快速掌握高速接口验证的核心方法，提升FPGA系统级验证的效率。

智能汽车传感器的虚拟测试仿真是智能驾驶整车在环或硬件在环测试的重要一环。针对毫米波雷达的虚拟测试的需要，本文研究了传感器注入法与黑盒模拟法在毫米波雷达测试中的性能差异。为了比较两种不同方法的特点，采用在相同的交通场景中测试，通过采集目标的纵向距离和速度，横向距离和速度等来对比分析传感器注入法与黑盒模拟法在毫米波雷达测试中性能。试验结果表明，在匀速、加减速、转弯场景中，传感器注入法与黑盒模拟法表现的性能基本一致。在上下坡与弯道场景中传感器注入法性能明显优于黑盒模拟法，可以在较为苛刻的工况下满足控制算法所需信号的需要。

ATMEGA16串口测试仿真电路proteus仿真源文件（含C程序源码），通过界面观看发送数据，包含proteus工程源文件，单片机C语言程序。proteus8.6可正常打开，仿真。

基于深度强化学习的乒乓球游戏训练和测试仿真,实现机器人自动打乒乓球+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme2.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 注意，训练过程，较为漫长，需要电脑配置高点，然后耐心等待其训练。训练完成之后，运行runme2看其打乒乓球效果。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

聚类分析，kmeans聚类分析，输出聚类坐标点。matlab2021a测试仿真。

基于BP神经网络的手写数字识别仿真提供手写数字数据库，matlab2021a测试仿真 k=rand(1,numberpclass*class); [m,n]=sort(k); ntraindata=4500; ntestdata=500; train_data=ann_data(:,n(1:ntraindata)); test_data=ann_data(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class)); train_label=ann_label(:,n(1:ntraindata)); test_label=ann_label(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class));

基于flocking算法的多智能体动态系统编队仿真，matlab2021a测试仿真

SNN脉冲神经网络中的IF神经元脉冲仿真.matlab2021a运行测试仿真 dt = 0.1; %time step [ms] Detat t_time =100; %total time of run [ms] V_th =10; %spike threshold [mV] V0= 1; %resting membrane potential [mV] R_m =10; %membrane resistance [MOhm] tau =10; %membrane time constant [ms] V_res =1; %value to reset voltage to after a spike [mV] t_ref=0; %refractory time constant [ms]

LSTM网络结合实例仿真 数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验。LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个

实验3--共射放大电路测试仿真