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基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现了16QAM基带通信系统，包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真，设置不同SNR（如8dB、12dB），验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性，误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写，详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤，适用于高性能数据传输场景。
基于FPGA的QPSK调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的QPSK调制解调系统，通过Vivado 2019.2进行仿真，展示了在不同信噪比（SNR=1dB, 5dB, 10dB）下的仿真效果。与普通QPSK系统相比，该系统的软解调技术显著降低了误码率。文章还详细阐述了QPSK调制的基本原理、信号采样、判决、解调及软解调的实现过程，并提供了Verilog核心程序代码。
基于FPGA的4ASK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
本文介绍了基于FPGA的4-ASK调制解调系统的算法仿真效果、理论基础及Verilog核心程序。仿真在Vivado2019.2环境下进行，分别测试了SNR为20dB、15dB、10dB时的性能。理论部分概述了4-ASK的工作原理，包括调制、解调过程及其数学模型。Verilog代码实现了4-ASK调制器、加性高斯白噪声(AWGN)信道模拟、解调器及误码率计算模块。
【AI系统】NPU 基础
近年来，AI技术迅猛发展，催生了NPU和TPU等AI专用处理器，这些处理器专为加速深度学习任务设计，相比传统CPU和GPU，展现出更高效率和性能。本文将介绍AI芯片的概念、技术发展、部署方式及应用场景，涵盖从数据中心到边缘设备的广泛领域，探讨其如何成为AI技术落地的关键推手。
【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年，重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段，随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景，如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着，文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战，包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后，展望了超异构计算的未来，强调了跨平台统一计算架构的重要性，以及构建开放生态系统的必要性。
【AI系统】AI芯片驱动智能革命
本课程深入解析AI模型设计演进，探讨AI算法如何影响AI芯片设计，涵盖CPU、GPU、FPGA、ASIC等主流AI芯片，旨在全面理解AI系统体系，适应后摩尔定律时代的技术挑战。
基于FPGA的4FSK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
本文介绍了基于FPGA的4FSK调制解调系统的Verilog实现，包括高斯信道模块和误码率统计模块，支持不同SNR设置。系统在Vivado 2019.2上开发，展示了在不同SNR条件下的仿真结果。4FSK调制通过将输入数据转换为四个不同频率的信号来提高频带利用率和抗干扰能力，适用于无线通信和数据传输领域。文中还提供了核心Verilog代码，详细描述了调制、加噪声、解调及误码率计算的过程。
基于FPGA的1024QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的1024QAM调制解调系统的仿真与实现。通过Vivado 2019.2进行仿真，分别在SNR=40dB和35dB下验证了算法效果，并将数据导入Matlab生成星座图。1024QAM调制将10比特映射到复数平面上的1024个星座点之一，适用于高数据传输速率的应用。系统包含数据接口、串并转换、星座映射、调制器、解调器等模块。Verilog核心程序实现了调制、加噪声信道和解调过程，并统计误码率。
基于FPGA的256QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了256QAM调制解调算法的仿真效果及理论基础。使用Vivado 2019.2进行仿真，分别在SNR为40dB、32dB和24dB下生成星座图，并导入Matlab进行分析。256QAM通过将8比特数据映射到复平面上的256个点，实现高效的数据传输。Verilog核心程序包括调制、信道噪声添加和解调模块，最终统计误码率。
基于FPGA的64QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的64QAM调制解调通信系统的设计与实现，包括信号生成、调制、解调和误码率测试。系统在Vivado 2019.2中进行了仿真，通过设置不同SNR值（15、20、25）验证了系统的性能，并展示了相应的星座图。核心程序使用Verilog语言编写，加入了信道噪声模块和误码率统计功能，提升了仿真效率。
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