Материал: Проблемы обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем. сборник научных трудов. Муратов А.В., Макаров О.Ю

ные алгоритмы оптимизации, чтобы уменьшить размер реализованных нейронных сетей.

Литература

1.Хорошайлова М.В. Архитектура канального кодирования на основе ПЛИС для 5G беспроводной сети с использованием высокоуровневого синтеза / М.В. Хорошайлова

//Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2018. – Т. 14. № 2. – С. 99-105.

2.Хорошайлова М.В. Verilog описание и реализация на ПЛИС LDPC декодера для высокоскоростной передачи данных / М.В. Хорошайлова // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2018. – Т. 14. № 2. – С. 120-124.

3.Campos, P.G, “MLP networks for classification and prediction with rule extraction mechanism”, Neural Networks, 2004. Proceedings. 2004 IEEE International Joint Conference on, Volume 2, 25-29 July 2004 Page(s):1387 - 1392 vol.2

4.Benediktsson, Jon A.; Swain, Philip H.; Ersoy, Okan K.; "Neural Network Approaches Versus Statistical Methods in Classification of Multisource Remote Sensing Data", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol 28. Nov 1991.

5.Хорошайлова М.В. Архитектура для стохастических LDPC-декодеров c использованием эффективной площади кристалла на основе ПЛИС / М.В. Хорошайлова // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2018.

– Т. 14. № 1. – С. 95-100.

6.Khoroshaylova M.V.LDPC codeanddecodingalgorithms / M.V. Khoroshaylova// Антропоцентрические науки: инновационный взгляд на образование и развитие личности: материалы II-ой междунар. науч.-практ. конф.: в 2-х частях, под ред. Э. П. Комаровой. – 2015. – С. 225-227.

7.Khoroshaylova M.V. TheLDPC decoder architecture / M.V. Khoroshaylova// Антропоцентрические науки: инновационный взгляд на образование и развитие личности: материалы IIой международной науч.-практ. конференции: в 2-х частях, под ред. Э. П. Комаровой. – 2015. – С. 227-228.

8.Муратов А.В. Проблемы обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: сборник научных тру-

121

дов / А.В. Муратов, О.Ю. Макаров. – Воронеж, Воронежский государственный технический университет. – 2019. – С. 133.

Воронежский государственный технический университет

122

УДК 621.9

РЕАЛИЗАЦИЯ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ КОДА ГРЕЯ НА ПЛИС

А.А. Пирогов, Ю.А. Пирогова, С.А. Гвозденко, Б.И. Жилин

При передаче, отображении и хранении информации в зависимости от структуры и сложности обработки в вычислительной технике применяются различные системы кодирования. Коды применяются для представления дискретной информации с целью защиты и исправления возможных ошибок в комбинации. В данной статье рассмотрен принцип построения логических моделей преобразователей кода Грея с использованием ПЛИС, их функциональная верификация.

Ключевые слова: Система кодирования, кодовая комбинация, логический уровень, временная диаграмма

ПЛИС представляют собой конфигурируемые интегральные схемы, логика работы которых определяется посредством их программирования. Применение ПЛИС позволяет получать устройства способные менять конфигурацию, подстраиваться под определенную задачу за счет гибко изменяемой, программируемой их структуры. При разработке сложных устройств могут применяться в качестве компонентов для проектирования готовые блоки – IP-ядра или сложнофункциональные блоки (СФ-блоки). Использование программных СФ-блоков позволяет наиболее эффективно задействовать их в конечной структуре, в значительной степени сократить затраты на проектирование.

Код Грея представляет собой двоичный код, в котором при лексикографическом наборе две соседние кодовые комбинации отличаются только одним символом. Код Грея также получил название зеркальный или код с отражением. Первая половина значений кодовой комбинации при изменении порядка эквивалентна второй половине кроме старшего бита последовательности, при этом старший бит инвертируется. Существует несколько вариантов кодов Грея, одним из которых является рефлексивный (отраженный) вид. На рис. 1 представлена структура зеркального двоичного кода Грея. Более наглядно принцип формирования кодовых комбинаций можно продемонстрировать графическим способом, с помощью энкодера. Графическое

123

представление кода Грея с помощью энкодера представлено на рис. 2.

Код Грея находит широкое применение в вычислительной технике и системах управления. Он используется при построении систем датчиков без синхросигнала.

Рис. 1. Структура зеркального двоичного кода Грея

Рис. 2. Графическое представление кода Грея с помощью энкодера

Код Грея основан на ряде положений:

1.Отсутствие избытка – одинаковое количество разрядов в коде Грея и прямом двоичном коде.

2.Помехозащищённость – последующие комбинации кода отличаются друг от друга только значением одного разряда.

3.Цикличность – первая комбинация отличается от последней также значением только одного разряда.

124

4. Формирование кода происходит со стороны младших разрядов и добавление нового разряда идет, когда исчерпаны все возможные комбинации.

Сравнительная таблица истинности для кода Грея и прямого двоичного кода

Преобразование кода Грея в двоичный код можно пред-

где – операция «исключающее ИЛИ».

Пользуясь формулой (1) и таблицей истинности для Кода Грея и двоичного кода, получим минимизированные формы

125