关于垛积术的疑惑
这是由于在做一道求极限的运算题引发的，原题要用到求我记得以前学过这个，但那时没有认真对待数学。因此上网查了一下发现要用到这个公式
在网上看了用数学归纳法的证明，知道这个结果的前提下，再用数学归纳法证明是很简单的事情。可是问题是，在看到这个结果之前，他怎么想到这个规律呢？带着这个疑问，我在网上搜了一下。原来我国古代很早就研究过这一类问题，还包括：
,
并总结出了这样的公式。真是厉害啊。他们都用到了叫“垛积术”的方法。目前我没有找到详细的资料，还没有想明白。希望有知道的朋友能介绍点资料。
我看到其中一个思路如下：
[tex] \begin{bmatrix} &n &n& n& n&n\\ & n-1& n-1&n-1 &n-1 \\ &...&...&...&...&... \\ &2& 2& & & \\ &1& && \end{bmatrix}+ \begin{bmatrix} n& n-1& ...& 2&1\\ n& n-1&... &2& \\ ...&...&...&\\ n& n-1& & \\ n& & & \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1& 2& ...&n-1&n\\ 2& 3&... &n& \\ ...&...&...&\\ n-1& n& & \\ n& & & \end{bmatrix} [/tex]
这样，就形成一个等差数列了。
[tex] \begin{bmatrix}
&2n+1 &2n+1& 2n+1& 2n+1&2n+1\\
&2n+1&2n+1&2n+1 & \\
&...&...& & & \\
&2n+1& 2n+1& & & \\
&2n+1& &&
\end{bmatrix} [/tex]
用等差数列求和公式可得:
[tex]3\sum\limits_{k=1}^n K^2 = (2n+1)\frac{n(n+1)}{2}=\frac{1}{2}n(n+1)(2n+1)[/tex]
从而有：
[tex]\sum\limits_{k=1}^n K^2 = (2n+1)\frac{n(n+1)}{2}=\frac{1}{6}n(n+1)(2n+1)[/tex]
结合垛积术，相当于这里有3堆，先求3堆的总和，然后再除以3，得到结果。我画出了当n=4时，第一堆和第而堆。第三堆，应该是变形才能画出来，图形如下：
可能我的理解有误吧，写出来的目的是希望能有高手指点，或者能有人告诉我，哪里能找到垛积术的详细资料。谢谢！
Asymptote的3D作图一例
size(300);
import three;
currentprojection=orthographic(1,1,1);
picture SumOfSquaresN(int n)
{
int x, y, z;
picture p;
for (z = 0; z < n; ++z)
for (y = 0; y < (n-z); ++y)
for (x = 0; x < (n-z); ++x)
draw(p, shift(x,y,z)*unitcube, white, meshpen=black+2, nolight);
return p;
}
picture pic = SumOfSquaresN(4);
add(pic);
这是求的图，调用SumOfSquaresN，就可以了，当n=4时，图片如下：
感谢www.ctex.org以及www.ctex.org的TeX 图形技术 版主cvgmt 。详情见 长方体堆叠要如何画
柯西(Cauchy)收敛准则
当一个数列的极限不是很容易求出来时，那么首要任务就是判断其极限是否存在，只有肯定了极限的存在后，再设法计算其极限。因此柯西收敛准则的重要性不言而喻。
对于这个定理的推导，课本上用到致密性定理，又是看了能看懂，但是自己看之前想不到的感觉，因此记录一下自己的思路。
致密性定理：任一有界数列必有收敛的子序列。
要看数列是否收敛，首先想到有界，这是很自然的，因为如果没有界，则肯定不是收敛的了。但是他怎么就和有界数列的子序列联系起来了呢？致密性定理是柯西收敛准则总结出来就有的吗？柯西也用这个定理来完成他的推理了？
虽然致密性定理相对来说比较简单，而且我的课本上，致密性定理也是在柯西收敛准则之前的。换句话说，当我学完致密性定理后，开始看课本上的柯西收敛准则，然后我在琢磨怎么推导柯西收敛准则时，压根就没有把他和致密性定理想到一块。
我推导过程没有用致密性定理，用了极限的定义和确界定义，似乎也没有漏洞。废话少说，学习笔记如下：
柯西(Cauchy)收敛准则:
数列[tex]\{a_n\}[/tex]有极限 [tex]\Leftrightarrow \forall \varepsilon>0, \exists N \in \mathbf{N}, \forall m,n>N[/tex], 有[tex] \vert x_n - x_m \vert < \varepsilon [/tex]
必要性[tex] \Rightarrow [/tex]: 设[tex] \lim_{x_n \rightarrow \infty} = a [/tex], 则[tex] \forall \varepsilon > 0, \exists N \in \mathbf{N}, \forall k>N [/tex]时，有:
[tex] \vert x_k - a \vert < \frac{\varepsilon}{2} [/tex]
从而可以得到，[tex] \forall m,n>N [/tex]，有：
[tex] \vert x_n - x_m \vert = \vert x_n-a+a-x_m \vert \leq \vert x_n-a \vert + \vert a-x_m \vert < \varepsilon [/tex]
有了前面 极限唯一性 和 极限的保序性 的学习，必要性的证明过程再简单不过了。
充分性，既：由[tex] \forall \varepsilon > 0, \exists N \in \mathbf{N}, m,n>N, \vert x_n - x_m \vert < \varepsilon [/tex]得出数列收敛的结论。要看极限是否存在，首先想到判别是否有界，这是很容易想到的了。
当给定一个[tex] \varepsilon [/tex]后，N的值也就确定了，而m,n都是大于N的。由于[tex] \vert x_n-x_m \vert = \vert x_m - x_n \vert [/tex], 因此接下来只讨论[tex]n>m[/tex]的情况就可以了。既然N确定了，不管它有多大，始终都是一个有限值，从有限项[tex] \{\vert x_0 \vert, \vert x_1 \vert, \cdots \vert x_N \vert\} [/tex]取一个最大值都是可以的。于是：记[tex] X=max{ \{\vert x_0 \vert, \vert x_1 \vert, \cdots \vert x_N \vert\}\}[/tex], 而对于这个数列后面可能有无限项，于是是否有界的问题就转化成考察位于N之后的无限项是否有界。由于：
[tex] \vert x_n - x_m \vert < \varepsilon, \forall n>N[/tex], 恒成立，因此取m=N+1,n>m这样做的目的是把每一项都考虑进来，然后考虑那一项最大或最小。由于前面已经考虑了前N项，所以现在从N+1项开始考察。由代数的不等式规则有：
[tex] |x_n| \leq |x_n - x_{N+1}| + |x_{N+1}| < \varepsilon + |x_{N+1}|[/tex]
这就意味着，后面所有的项目都比[tex]|x_{N+1}| + \varepsilon[/tex]要小。于是，界线问题就只需要考虑：[tex] \{X, |x_{N+1}| + \varepsilon\}[/tex]了，对于任意给定的[tex]\varepsilon[/tex]，只要[tex]\varepsilon[/tex],那么N以及[tex]|x_{N+1}| + \varepsilon}[/tex]都是可以计算出来的。因此数列有界。
这里课本上假设[tex] \varepsilon = 1 [/tex]，然后3，5行就证明出来了，我根据自己的思路在这扯了一通。其实设为任何值都是可以的。
确定有界了，但是有界不一定有极限啊，例如[tex] \{ (-1)^n\}[/tex]有界，但不收敛。然后课本用致密性定理证明了它是有极限的。在看答案之前，我的确想不到。经过了痛苦的挣扎后，我首先想到的是，单调有界数列必有极限。又挣扎之后，我发现根据[tex] \forall \varepsilon>0, \exists N \in \mathbf{N}, \forall m,n>N \vert x_n - x_m \vert < \varepsilon [/tex]
来证明它是单调的，这对我来说似乎很难啊。于是之后，我很自然的想到了有界的定义。主要是第二点：
[tex]\forall \varepsilon > 0, \exists |x_{n0}| \in \{ |x_n| \}, a-\varepsilon < |x_{n0}| [/tex]
这里还是都加个绝对值符号，考虑是上界的情况吧，下界的道理是一样的，不妨设上确界为|a|。
显然，设[tex]|x_k|[/tex]是[tex]\{|x_n|\}[/tex]中最大的，则有：
[tex] \forall \varepsilon > 0, |a|-\frac{\varepsilon}{2}< |x_k| \Rightarrow |x_k|-|a| < \frac{\varepsilon}{2}[/tex]
[tex] \forall m \in \mathbf{N}, |x_m| \leq |x_k| [/tex]
由此有：
1. [tex] |x_m| - |a| < \frac{\varepsilon}{2} \because |x_m| \leq |x_k| [/tex]
由已知：
2. [tex] |x_n| - |x_m| \leq |x_n-x_m| < \frac{\varepsilon}{2} [/tex]
把1和2相加，有：
[tex] |x_n|-|x_m|+|x_m|-|a| < \varepsilon} => |x_n|-|a| < \varepsilon[/tex]
有代数不等式规则有：
[tex] |x_n|-|a| \leq |x_n-a| < \varepsilon[/tex]
从而得到，此数列收敛于[tex]|a|[/tex]。
注意：先睡觉吧！改天再扯！
Asymptote作图两例
用Asymptote作图还是很方便的，前提是要改变用那种可视化工具作图的习惯，不是一来就打开软件，一边画一边改。Asymptote在画之前，需要先在草稿上画个大概，有个构思，要哪些点，或辅助点，这些规划好了，然后再用Asymptote，还是挺快的。
unitsize(2cm);
pair O=(0, 0);
pair X=(5, 0);
pair a=(4, 0);
pair ah=(4, 0.5);
pair ahl=(4, 0.3);
pair d=(3, 0);
pair dh=(3, 0.3);
pair c=(2.5, 0);
pair ch=(2.5, 0.3);
pair b=(1.5, 0);
pair bh=(1.5, 0.5);
pair bhl=(1.5, 0.3);
draw(O -- X, Arrow);
label(Label("$x$"), X, SW);
label(Label("$+$"), X, NW);
dot(a);
label(Label("$a$"), a, S);
draw(a -- ah, dashed+red);
dot(d);
draw(d -- dh, dashed);
dot(c);
draw(c -- ch, dashed);
dot(d);
draw(b -- bh, dashed+red);
dot(b);
label(Label("$b$"), b, S);
draw(ch -- bhl, Arrow);
label(Label("$y_n$"), ch -- bhl, N);
draw(dh -- ahl, Arrow);
label(Label("$x_n$"), dh -- ahl, N);
效果图如下：
再来一个：
import math;
unitsize(2cm);
pair O=(0, 0);
pair X=(5, 0);
pair a=(4, 0);
pair ah=(4, 0.6);
pair ahl=(4, 0.3);
pair c=(3, 0);
pair ch=(3, 0.5);
pair d=(2.5, 0);
pair dh=(2.5, 0.3);
pair b=(1.5, 0);
pair bh=(1.5, 0.6);
pair bhl=(1.5, 0.5);
draw(O -- X, Arrow);
label(Label("$x$"), X, SW);
label(Label("$+$"), X, NW);
dot(a);
label(Label("$a$"), a, S);
draw(a -- ah, dashed+red);
dot(d);
draw(d -- dh, dashed);
dot(c);
draw(c -- ch, dashed);
dot(d);
draw(b -- bh, dashed+red);
dot(b);
label(Label("$b$"), b, S);
draw(ch -- bhl, Arrow);
label(Label("$y_n$"), ch -- bhl, N);
draw(dh -- ahl, Arrow);
label(Label("$x_n$"), dh -- ahl, N);
pair cc=extension(dh, ahl, c, ch);
filldraw(d--dh--cc--c--cycle, fillpen=opacity(0.1), drawpen=gray);
效果如下：
极限的保序性
已知[tex]\lim_{n \rightarrow \infty} x_n = a, \lim_{n \rightarrow \infty} y_n = b[/tex], 且 [tex]a>b[/tex]， 则[tex]\exists N \in \mathbf{N}[/tex]，[tex] \forall n>N[/tex]，有[tex]x_n > y_n[/tex] 。
课本的证明又一次用选用了[tex]\varepsilon = \frac{a-b}{2}[/tex] ！虽然证明过程简单明了，还是老问题，他怎么想到选这个呢？这里就不列出课本的证明了。我的推理如下：
根据极限定义有：
[tex] \left \vert x_n - a \right \vert < \varepsilon [/tex]
[tex] \left \vert y_n - b \right \vert < \varepsilon [/tex]
注意，这里同一个[tex]\varepsilon[/tex]对[tex]a_n[/tex]对应一个[tex]N_1[/tex]，对[tex]b_n[/tex]对应一个[tex]N_2[/tex]，[tex]N_1[/tex]不一定等于[tex]N_2[/tex]。既：
[tex]{\color{red}{a - \varepsilon}} < x_n < {\color{blue}{a + \varepsilon}}[/tex]
[tex]{\color{blue}{b - \varepsilon}} < y_n < {\color{red}{b + \varepsilon}} [/tex]
由已知条件，[tex]a>b[/tex]，因此，一定可以找到一个[tex]\varepsilon > 0[/tex]使得[tex] a-\varepsilon = b+\varepsilon[/tex]成立。既：[tex] \exists \varepsilon > 0 [/tex]，有[tex] a-\varepsilon = b+\varepsilon[/tex]，可进一步推算出，在此条件下，[tex] a-b = 2\varepsilon[/tex]。
由不等式的递推关系式可进一步得到
[tex] y_n < ({\color{red}{b + \varepsilon}} = {\color{red}{a - \varepsilon}}) < x_n [/tex]
从而得到：
[tex] \exists \varepsilon[/tex]，使得 [tex] x_n > y_n [/tex]。
这就可以了吗？实则不然，命题是说[tex]\exists N \in \mathbf{N}[/tex]，[tex] \forall n>N[/tex]，有[tex]x_n > y_n[/tex] 。而到目前，我们只是证明了以下结论：
[tex] \exists \varepsilon = \frac{a-b}{2} > 0 [/tex]，[tex] \exists N_1 \in \mathbf{N}, \exists N_2 \in \mathbf{N} [/tex]，有[tex] x_n > y_n [/tex]。
但是对于[tex] n>N_1[/tex]或[tex] n>N_2[/tex]时，[tex]x_n > y_n[/tex]是不是恒成立的，则需要另作讨论。
这时我不禁想到，当[tex] n > N_n[/tex]之后，[tex] y_n [/tex]有没有可能“追上”[tex] x_n [/tex]呢？ 不妨再回到前面的那个不等式：
[tex] y_n < ({\color{red}{b + \varepsilon}} = {\color{red}{a - \varepsilon}}) < x_n [/tex]
取[tex]N=Max\{N_1, N_2\}, \varepsilon = \frac{a-b}{2} [/tex]，则有：
[tex] \forall n>N, y_n < \frac{a-b}{2} < x_n[/tex]
这就意味着，从[tex]n>N[/tex]以后，所有的[tex]x_n[/tex]都大于[tex]\frac{a-b}{2}[/tex], 所有的[tex]y_n[/tex]都要小于[tex]\frac{a-b}{2}[/tex]，因此从这以后[tex] y_n [/tex]就不可能再“追上”[tex] x_n [/tex]了！
最后还是回到了课本上的设 [tex] \varepsilon = \frac{a-b}{2}[/tex]，但似乎也知道他为啥要这么设置了！
反过来，若已知数列[tex]\{x_n\}, \{y_n\}[/tex]极限存在，且[tex]\forall n \in \texbf{N}[/tex]有 [tex] x_n \geq y_n [/tex]，则有[tex] \lim_{n \rightarrow \infty} x_n \geq \lim_{n \rightarrow \infty} y_n [/tex], 证明方法是一样的。考虑下面这个说明了啥？
[tex] x_n = \frac{n+1}{n}, y_n = \frac{n}{n+1} [/tex] 有：[tex] x_n \geq y_n [/tex] 但：[tex] \lim_{n \rightarrow \infty} x_n = 1 = \lim_{n \rightarrow \infty} y_n[/tex]
[tex] x_n = \frac{1}{n}, y_n = \frac{1}{n+1} [/tex] 有：[tex] x_n \geq y_n [/tex] 但：[tex] \lim_{n \rightarrow \infty} x_n = 0 = \lim_{n \rightarrow \infty} y_n[/tex]
说明了啥？
极限唯一性
若数列[tex]\left \{ x_n \right \}[/tex]的极限存在，则极限值是唯一的。
看了很多数学教材，证明过程都选取了一个[tex] \left \vert a-b \right \vert = \frac{d}{2}[/tex]，证明过程虽然简洁明了，而取[tex] \left \vert a-b \right \vert [/tex]也是很容易想到的，但他是怎么想到了个[tex]\frac{d}{2}[/tex]呢？这先给出课本的证明过程，后面是我的推理过程！
设数列[tex]\left \{ x_n \right \}[/tex]有两个不相等的极限值[tex]a[/tex]、[tex]b[/tex]，[tex]a \neq b[/tex]，则有[tex] d = \left \vert a-b \right \vert > 0[/tex]，总可以找到一个正整数[tex]\mathbf{N}[/tex]，当[tex]n>\mathbf{N}[/tex]时，总满足下列不等式：
[tex]\left \vert x_n - a \right \vert < \frac{d}{2}[/tex]
[tex]\left \vert x_n - b \right \vert < \frac{d}{2}[/tex]
另一方面有：
[tex] \left \vert a - b \right \vert = \left \vert a - x_n + x_n - b \right \vert = \left \vert (x_n - a) - (x_n - b) \right \vert [/tex]
由代数的不等式公式可得：
[tex] \left \vert (x_n - a) - (x_n - b) \right \vert \leq \left \vert (x_n - a) \right \vert + \left \vert (x_n - b) \right \vert = d[/tex]
即有
[tex] \left \vert a - b \right \vert < d [/tex]
这于假设[tex] d = \left \vert a-b \right \vert > 0[/tex]矛盾，因此极限唯一。
证明过程很简洁明了，可问题是，他怎么就想到在这里，选[tex]\varepsilon = \frac{d}{2}[/tex]呢？这对我来说，总有一种感觉，就是看了别人的能看懂，但是换做自己，则想不到。因此我按我的理解，证明了一下，过程如下：
对于同一个[tex]\varepsilon[/tex]，分别有[tex]n1, n2[/tex]根据极限定义有：
[tex]\left \vert x_{n1} - a \right \vert <\varepsilon [/tex]
[tex]\left \vert x_{n1} - b \right \vert < \varepsilon [/tex]
这里n1不一定等于n2，但是根据极限定义，我们取n=Max(n1, n2)，从而有：
[tex]{\color{red}{a - \varepsilon}} < x_n < {\color{blue}{a + \varepsilon}}[/tex]
[tex]{\color{blue}{b - \varepsilon}} < x_n < {\color{red}{b + \varepsilon}} [/tex]
由于[tex] a \neq b[/tex]，无非有两种情况，[tex] a>b[/tex] 或者 [tex]a<b[/tex]，对于[tex] a>b[/tex]，由于在极限定义中，[tex]\varepsilon[/tex]是可以任意选取的大于0的数，因此总可以找到一个[tex]\varepsilon[/tex]满足以下条件：
[tex]{\color{red}{a - \varepsilon}} = {\color{red}{b + \varepsilon}}[/tex]
由不等式递推，可得：
[tex]{x_n < (\color{red}{b + \varepsilon}} = {\color{red}{a - \varepsilon}}) < {\color{blue}{x_n}} [/tex]
既得到，[tex] x_n < x_n [/tex]，这显然是不可能的，因为对任意自然数[tex]\mathbf{N}[/tex]，都有[tex] x_n = x_n [/tex]。
同理对于[tex] a<b[/tex]的情况，总可以找到一个[tex]\varepsilon>0[/tex]满足以下条件：
[tex]{\color{blue}{b - \varepsilon}} = {\color{blue}{a + \varepsilon}}[/tex]
也得到，[tex] x_n < x_n [/tex]的结论。因此无论[tex]a<b[/tex]还是[tex]a>[/tex]的情况，都可以找到一个反例子。所以假设不成立。推理到这里，我终于理解课本要选取[tex]\varepsilon = \frac{d}{2}[/tex]了。
我的推理过程应该也没有漏洞吧，:)
Latex写数学表达式
用Latex做数学表达式真是又方便又好看，准备以后把用过的表达式极其代码都保存到这里，用于备忘。随时更新。还有，对Latex爱好者来说，http://www.codecogs.com 这个网站真的很方便。
1. 分数，极限及上标(n次方)
\lim_{n \rightarrow \infty}
\frac{1+a+a^2+\cdots +a^n}{1+b+b^2+\cdots+b^n},
(\left\vert a \right\vert < 1, \left\vert b \right\vert < 1)
[tex]\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{1+a+a^2+\cdots +a^n}{1+b+b^2+\cdots+b^n},(\left\vert a \right\vert < 1, \left\vert b \right\vert < 1)[/tex]
2. 大括号推倒符号
a_n \leq b_n \Rightarrow sup \begin{Bmatrix} a_n \end{Bmatrix}
\leq sup \begin{Bmatrix} b_n \end{Bmatrix}
[tex]a_n \leq b_n \Rightarrow sup \begin{Bmatrix} a_n \end{Bmatrix} \leq sup \begin{Bmatrix} b_n \end{Bmatrix}[/tex]
a_n \leq b_n \Rightarrow \sup \big\{ a_n \big\}\leq \sup \big\{ b_n \big\}
[tex] a_n \leq b_n \Rightarrow \sup \big\{ a_n \big\}\leq \sup \big\{ b_n \big\} [/tex]
3. 求和符号：
\sum\limits_{k=1}^n K^2
[tex]\sum\limits_{k=1}^n K^2[/tex]
RS232串口通信实验Verilog
RS232串口通信实验几乎是入门必做实验，这是本人学习过程中做的练习。首先是分频模块，分频模块是学习了OpenCore上的uart2bus项目的。http://opencores.org/project,uart2bus
该模块接收任意频率的输入频率(clk_i)，输出频率(记为clk_o)由baud_freq_i和baud_limit_i根据以下公式计算，使用时首先需要根据输入频率和输出频率计算出baud_freq_i和baud_limit_i这两个参数。
[tex] baud\_freq = \frac{clk\_o}{GCD(clk\_i, clk\_o)}[/tex]
[tex] baud\_limit = \frac{clk\_i}{GCD(clk\_i, clk\_o)} - baud\_freq [/tex]
公式里的GCD(Greatest Common Divisor)表示取2个数的最大公约数。
这里系统时钟频率为50MHz，串口频率为9600，通常我们是在中间进行采样。因此分频模块分出来的频率为16*9600。模块如下：
/* * this module has been changed to receive the baud rate * dividing counter from registers. * the two registers should be calculated as follows: * first register: * baud_freq = 16*baud_rate / gcd(global_clock_freq, 16*baud_rate) * second register: * baud_limit = (global_clock_freq / * gcd(global_clock_freq, 16*baud_rate)) - baud_freq */ module baud_gen(clk_i, rst_i, ce16_o, baud_freq_i, baud_limit_i); input clk_i; input rst_i; output ce16_o; input [11:0] baud_freq_i; input [15:0] baud_limit_i; reg ce16_o; reg [15:0] count; always @(posedge clk_i or negedge rst_i) begin if (!rst_i) count <= 16'h0; else if (count >= baud_limit_i) count <= count - baud_limit_i; else count <= count + baud_freq_i; end always @(posedge clk_i or negedge rst_i) begin if (!rst_i) ce16_o <= 1'b0; else if (count >= baud_limit_i) ce16_o <= 1'b1; else ce16_o <= 1'b0; end endmodule
分频模块的仿真波形如下，上面是50M的输入时钟，下面是分频后的，需要注意的是，分频后的时钟的占空比不是1：1的，每一个9600Hz的周期中产生16个高电平，高电平维持一个20ns(50MHz的一个周期)
计算baud_freq和baud_limitC程序如下，程序中的输入频率clk_i为50MHZ，输出频率为9600*16。
#include <stdio.h>
int GCD(int a, int b)
{
if (b == 0)
return a;
else
return GCD(b, a%b);
}
int main()
{
int clk_i = 50*1000*1000;
int clk_o = 9600*16;
int gcd = GCD(clk_i, clk_o);
int baud_freq = clk_o/gcd;
int baud_limit = (clk_i/gcd) - baud_freq;
printf("baud_freq: 0x%x, baud_limit: 0x%x\n", baud_freq, baud_limit);
return 0;
}
然后是发送模块：
module uart_tx(clk_i,
rst_i,
ce16_i,
ser_o,
tx_data_i,
new_tx_i,
tx_int_o,
tx_busy_o);
input clk_i;
input rst_i;
input ce16_i;
output ser_o;
input [7:0] tx_data_i;
input new_tx_i;
output tx_int_o;
output tx_busy_o;
reg ser_o;
reg tx_int_o;
reg tx_busy_o;
reg [3:0] count;
reg [3:0] bit_count;
reg [8:0] tx_data;
wire ce1_end;
assign ce1_end = (count == 4'b1111) & ce16_i;
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
count <= 4'h0;
else if (tx_busy_o & ce16_i)
count <= count + 1'b1;
else if (!tx_busy_o & ce16_i)
count <= 1'b0;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
tx_busy_o <= 1'b0;
else if (!tx_busy_o & new_tx_i)
tx_busy_o <= 1'b1;
else if (tx_busy_o & ce1_end & (bit_count == 4'd9))
tx_busy_o <= 1'b0;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
bit_count <= 4'h0;
else if (tx_busy_o & ce1_end)
bit_count <= bit_count + 1'b1;
else if (!tx_busy_o)
bit_count <= 4'h0;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
tx_data <= 9'h0;
else if (!tx_busy_o)
tx_data <= {tx_data_i, 1'b0};
else if (tx_busy_o & ce1_end)
tx_data <= {1'b1, tx_data[8:1]};
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
ser_o <= 1'b1;
else if (tx_busy_o)
ser_o <= tx_data[0];
else
ser_o <= 1'b1;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
tx_int_o <= 1'b0;
else if (tx_busy_o & ce1_end & (bit_count == 4'd9))
tx_int_o <= 1'b1;
else
tx_int_o <= 1'b0;
end
endmodule
接收模块：
module uart_rx(clk_i,
rst_i,
ce16_i,
ser_i,
rx_data_o,
rx_int_o);
input clk_i;
input rst_i;
input ce16_i;
input ser_i;
output [7:0] rx_data_o;
output rx_int_o;
reg [7:0] rx_data_o;
reg rx_int_o;
reg [7:0] rx_data;
reg [1:0] ser_in;
reg [3:0] count;
reg [3:0] bit_count;
reg rx_busy;
wire ce1_mid;
wire ce1_end;
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
ser_in <= 2'b11;
else
ser_in <= {ser_in[0], ser_i};
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
count <= 4'h0;
else if ((rx_busy | (ser_in[1] == 1'b0)) & ce16_i)
count <= count + 1'b1;
else if (!rx_busy & ce16_i)
count <= 4'h0;
end
assign ce1_mid = ((count == 4'b0111) & ce16_i);
assign ce1_end = ((count == 4'b1111) & ce16_i);
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
rx_busy <= 1'b0;
else if (!rx_busy & ce1_mid)
rx_busy <= 1'b1;
else if (rx_busy & ce1_end & (bit_count == 4'd9))
rx_busy <= 1'b0;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
bit_count <= 4'h0;
else if (rx_busy & ce1_mid)
bit_count <= bit_count + 1'b1;
else if (!rx_busy)
bit_count <= 4'h0;
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i)
rx_data <= 8'h0;
else if (ce1_mid)
rx_data <= {ser_in[1], rx_data[7:1]};
end
always @(posedge clk_i or negedge rst_i)
begin
if (!rst_i) begin
rx_data_o <= 8'h0;
rx_int_o <= 1'b0;
end else if (ce1_end & (bit_count == 4'd8)) begin
rx_data_o <= rx_data;
rx_int_o <= 1'b1;
end else
rx_int_o <= 1'b0;
end
endmodule
顶层模块：
module uart_loop_top(clk_i, rst_i, ser_i, ser_o); input clk_i; input rst_i; input ser_i; output ser_o; // baud rate generator parameters for 9600 baud on 50MHz clock `define D_BAUD_FREQ 12'h30 `define D_BAUD_LIMIT 16'h3CD9 wire ce16; wire [11:0] baud_freq; wire [15:0] baud_limit; wire [7:0] rx_data; reg [7:0] rx_reg; reg start_tx; wire tx_int; wire tx_busy; assign baud_freq = `D_BAUD_FREQ; assign baud_limit = `D_BAUD_LIMIT; baud_gen baud_gen1(.clk_i(clk_i), .rst_i(rst_i), .ce16_o(ce16), .baud_freq_i(baud_freq), .baud_limit_i(baud_limit)); uart_rx uart_rx1(.clk_i(clk_i), .rst_i(rst_i), .ce16_i(ce16), .ser_i(ser_i), .rx_data_o(rx_data), .rx_int_o(rx_int)); uart_tx uart_tx1(.clk_i(clk_i), .rst_i(rst_i), .ce16_i(ce16), .ser_o(ser_o), .tx_data_i(rx_reg), .new_tx_i(start_tx), .tx_int_o(tx_int), .tx_busy_o(tx_busy)); always @(posedge clk_i or negedge rst_i) begin if (!rst_i) rx_reg <= 8'h0; else if (rx_int & ~tx_busy) rx_reg <= rx_data; end always @(posedge clk_i or negedge rst_i) begin if (!rst_i) start_tx <= 1'b0; else if (rx_int & ~tx_busy) start_tx <= 1'b1; else start_tx <= 1'b0; end endmodule