当前位置: 首页 > news >正文

Xilinx FPGA未使用管脚上下拉状态配置(ISE和Vivado环境)

文章目录

      • ISE开发环境
      • Vivado开发环境
        • 方式1:XDC文件约束
        • 方式2:生成选项配置

ISE开发环境

ISE开发环境,可在如下Bit流文件生成选项中配置。
右键点击Generate Programming File,选择Process Properties

在弹出的窗口选择Configuration Options->Unused Pin,选择Pull Down、Pull Up或者Float

可以看到,除了未使用管脚,一些系统管脚,比如JTAG,Program、Done管脚等等都可以配置上下拉模式。

配置完成之后,重新生成Bit流文件即可。

Vivado开发环境

对于Vivado开发环境,共有两种方式可以设置未使用管脚的上下拉状态。

方式1:XDC文件约束

可以在XDC约束文件中根据需要添加以下约束语句,即可对未使用管脚电平状态进行设置:

#上拉
set_property BITSTREAM.CONFIG.UNUSEDPIN Pullup   [current_design]
#下拉
set_property BITSTREAM.CONFIG.UNUSEDPIN Pulldown [current_design]
#悬空
set_property BITSTREAM.CONFIG.UNUSEDPIN Pullnone [current_design]
方式2:生成选项配置

Generate Bitstrem右键,选择Bitstream Settings,点击图中蓝色字体

如果没有出现蓝色字体,需要先Open Implemented Design,之后就可以进行配置了。

选择Configuration,下拉找到系统管脚配置,选择自己所需要的上下拉状态。

当把鼠标放在对应的选项时,会提示XDC约束语句的名称。

和ISE的生成选项配置类似,Vivado同样也可以配置JTAG管脚、Done、Prog等系统管脚的状态。

这两种配置方式的作用是一样,我更倾向于XDC文件约束的方式,方便在不同工程直接进行导入,设置完成之后,需要重新生成Bit流文件才能生效。

相关文章:

Xilinx FPGA未使用管脚上下拉状态配置(ISE和Vivado环境)

文章目录 ISE开发环境Vivado开发环境方式1:XDC文件约束方式2:生成选项配置 ISE开发环境 ISE开发环境,可在如下Bit流文件生成选项中配置。 右键点击Generate Programming File,选择Process Properties, 在弹出的窗口选…...

数据结构---链表(java)

目录 1. 链表 2. 创建Node 3. 增加 4. 获取元素 5. 删除 6. 遍历链表 7. 查找元素是否存在 8. 链栈的实现 9. 链队的实现 1. 链表 数据存放在"Node"结点中 优点:不用考虑扩容和缩容的问题,实现了动态存储数据 缺点:没有…...

Qt --- Day02

实现效果: 点击登录,检验用户密码是否正确,正确则弹出消息框,点击ok转到另一个页面 不正确跳出错误消息框,默认选线为Cancel,点击Yes继续登录 点击Cancel跳出问题消息框,默认选项No&#xff0c…...

Redis 集合(Set)快速指南 | Navicat

Redis 支持通过多种数据类型来存储项目集合。其中,包括列表、集合和哈希。上周的博文介绍了列表(List)数据类型并重点介绍了一些用于管理列表(List)的主要命令。在今天的文章中,我们将转向关注集合&#xf…...

【华为云云耀云服务器L实例评测】- 云原生实践,快捷部署人才招聘平台容器化技术方案!

🤵‍♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。 👨‍💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!&…...

【Java】泛型 之 什么是泛型

什么是泛型 泛型是一种“代码模板”,可以用一套代码套用各种类型。 在讲解什么是泛型之前,我们先观察Java标准库提供的ArrayList,它可以看作“可变长度”的数组,因为用起来比数组更方便。 实际上ArrayList内部就是一个Object[]…...

Python yaml 详解

文章目录 1 概述1.1 特点1.2 导入 2 对象2.1 字典2.2 数组2.3 复合结构 3 操作3.1 读取3.2 写入 1 概述 1.1 特点 yaml 文件是一种数据序列化语言,广泛用于配置文件、日志文件等特点: ① 大小写敏感。② 使用缩进表示层级关系。缩进时不允许使用 Tab 键…...

RabbitMQ消息可靠性(二)-- 消费者消息确认

一、消费者消息确认是什么? 在这种机制下,消费者在接收到消息后,需要向 RabbitMQ 发送确认信息,告知 RabbitMQ 已经接收到该消息,并已经处理完毕。如果 RabbitMQ 没有接收到确认信息,则会将该消息重新加入…...

【python第7课 实例,类】

文章目录 一、实例1.1实例的变量1.2实例方法1.3 构造方法1.4析构函数1.4预置实例属性: 二,类1.1类变量1.2类方法1.3静态方法1.4类属性的增删改查 一、实例 1.1实例的变量 使用示例 class dog:def __init__(self,k,c,a):self.kinds kself.color csel…...

RocketMQ源码解析(上)

一、ACL权限控制 应用场景: ​RocketMQ提供了针对队列、用户等不同维度的非常全面的权限管理机制。通常来说,RocketMQ作为一个内部服务,是不需要进行权限控制的,但是,如果要通过RocketMQ进行跨部门甚至跨公司的合作&…...

Webpack打包CSS文件,解决You may need an appropriate loader to handle this file type报错

在项目文件夹下创建webpack.config.js文件,该文件就是Webpack的配置文件 注意:该文件中遵循Node.js的代码格式规范 ,需要对导出配置文件中的内容 Webpack在默认情况下只能打包js文件,如果我们希望他能够打包其他类型的文件&#…...

轮换对称性

二重积分 普通对称性–D关于 y x yx yx对称: ∬ D f ( x , y ) d σ { 2 ∬ D 1 f ( x , y ) d σ f ( x , y ) f ( y , x ) 0 f ( x , y ) − f ( y , x ) \iint_{D}f(x,y)d\sigma\begin{cases} 2\iint_{D_1}f(x,y)d\sigma\ \ \ \ \ \ f(x,y)f(y,x) \\ 0 \ \…...

【MySQL基础】--- 约束

个人主页:兜里有颗棉花糖 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创 收录于专栏【MySQL学习专栏】🎈 本专栏旨在分享学习MySQL的一点学习心得,欢迎大家在评论区讨论💌 目录 一、什么…...

ROS2 的行为树 — 第 1 部分:解锁高级机器人决策和控制

一、说明 在复杂而迷人的机器人世界中,行为树(BT)已成为决策过程中不可或缺的一部分。它们提供了一种结构化、模块化和高效的方法来对机器人的行为进行编程。BT起源于视频游戏行业,用于控制非玩家角色,他们在机器人领域…...

kafka事务的详解

一 kafka事务的机制 1.1 kafka的事务机制 通过事务机制,KAFKA 可以实现对多个 topic 的多个 partition 的原子性的写入,即处于同一个事务内的所有消息,不管最终需要落地到哪个 topic 的哪个 partition, 最终结果都是要么全部写成功&#xf…...

Flutter Fair逻辑动态化架构设计与实现

本文的核心内容包括: 数据逻辑处理布局中的逻辑处理Flutter类型数据处理一、数据逻辑处理 我们接触的每一个Flutter界面,大多由布局和逻辑相关的代码组成。如Flutter初始工程的Counting Demo的代码: class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {// 变量 int…...

【每日一题】74. 搜索二维矩阵

74. 搜索二维矩阵 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵&#xff1a; 每行中的整数从左到右按非递减顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target &#xff0c;如果 target 在矩阵中&#xff0c;返…...

软件测试进大厂,拿高薪,怎么做?看这里!

有些同学大学专业不对口&#xff0c;但有想进大厂想拿高薪心&#xff0c;只要你有想法&#xff0c;那就一定有实现的方法。 俗话说&#xff1a;“世间无难事&#xff0c;只怕有心人”。仔细思索一下&#xff0c;哪家大厂能缺软件测试这一重要职位。相对大学所学专业而言&#…...

【读书笔记】基于世界500强的高薪实战Kubernetes课程

第1章 课程简介&&自我介绍 1-1 自我介绍 1-2 课程大纲内容介绍 1-3 课程更新通知 第2章 K8s必备知识-Docker容器基础入门 2-1 课程介绍 2-2 docker容器介绍 2-3 docker优缺点 2-4 安装和配置docker 2-5 修改内核参数 2-6 配置镜像加速器 2-7 配置常用镜像加…...

【Java 基础篇】Java并发包详解

多线程编程是Java开发中一个重要的方面&#xff0c;它能够提高程序的性能和响应能力。然而&#xff0c;多线程编程也伴随着一系列的挑战&#xff0c;如线程安全、死锁、性能问题等。为了解决这些问题&#xff0c;Java提供了一套强大的并发包。本文将详细介绍Java并发包的各个组…...

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

如何将联系人从 iPhone 转移到 Android

从 iPhone 换到 Android 手机时&#xff0c;你可能需要保留重要的数据&#xff0c;例如通讯录。好在&#xff0c;将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单&#xff0c;你可以从本文中学习 6 种可靠的方法&#xff0c;确保随时保持连接&#xff0c;不错过任何信息。 第 1…...

python如何将word的doc另存为docx

将 DOCX 文件另存为 DOCX 格式&#xff08;Python 实现&#xff09; 在 Python 中&#xff0c;你可以使用 python-docx 库来操作 Word 文档。不过需要注意的是&#xff0c;.doc 是旧的 Word 格式&#xff0c;而 .docx 是新的基于 XML 的格式。python-docx 只能处理 .docx 格式…...

稳定币的深度剖析与展望

一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代&#xff0c;加密货币作为一种新兴的金融现象&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而&#xff0c;加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下&#xff0c;稳定…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

MySQL JOIN 表过多的优化思路

当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时&#xff0c;性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法&#xff1a; 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余&#xff1a;添加必要的冗余字段&#xff08;如订单表直接存储用户名&#xff09;合并表&#xff1a;将频繁关联的小表合并成…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...