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楼主: lcytms

跟李凡老师学FPGA之D04:有限状态机设计(20160426课堂笔记)

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 15:57:45 | 显示全部楼层
0932
        我们从置位开始的第一点,0,1,2,3,3以后又会回到0,1,2,3。
        如果我们给出一个置位的一个相对的时钟点,0点开始来计算,那么在时钟轴上的任意一个取样点,总会有一个数值跟它q对应。
        所以说这个时候的counter,就是引用了时钟轴上的取样点。
        如果这个counter用数学函数来描述,描述一个永远无故障、永远有电的一个counter,那么在这个时间轴上的任意一点的取样,总会有一个值跟它对应。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 16:02:28 | 显示全部楼层
0933
        如果考虑到这种0123跳变的连续性,高等数学里面我们甚至认为是一个连续函数。
        输入跟一点逼近,输入也跟一点逼近。
        这个时候呢,阿兰图灵就引用了这么一个思想,无限长的时间轴上的连续的取样点,如果t的值,有一个值跟它逼近,任意逼近,总会有任意的一个数,q也会有任意的逼近,它可以是0.1,可以是0.01,可以是0.00001。
0934
        这些呢都有值,这是连续的。
        所以这个呢可以看成是无限长的时间轴上面,连续的取样点,总会有一个值跟它对应。
        所以说这是形成连续函数。
        但是阿兰图灵这个时代考虑到这样一个问题,对于一个实际的数字机器而言,在攻击德国人的密码机Enigma的时候,用机器对抗机器。
        因为Enigma是世界上第一个公开秘钥系统,公开密钥,也就是算法是公开的,每个人可以截获,盟军已经获取了德国人的这台机器,但是它是一个公开秘钥系统,它不希望落到敌人的手里。
        但是一旦这台机器落到了盟军的手里,他也不怕。
        为什么呢?
        它的算法是可以公开的,你可以打开来看,你知道它是怎么算出来的,但是你就是破解不了。
0935
        今天我们知道,我们现代的密码体系都是公开算法系统,算法都是公开的,DES,AES,谁都知道怎么算。
        但是你一旦没有秘钥,你就解不了。
        秘钥要解开它,要用大素数。
        用计算机攻击的话,都需要若干年。
        但是这个DES呢,没有多少年就已经被免费地攻击了。
        现在网上都可以免费地下载DES攻击机。
        AES的128位秘钥现在还没有攻击机。
        但是很快就会有了,这是矛和盾的一个关系。
        所以说在阿兰图灵时代,就引用这么一个想法。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 16:04:11 | 显示全部楼层
0936
        他用机器攻击的时候,这个时候这个机器在时间轴上是一个离散的点,也就是说是引用时钟的,有节拍关系的。
        对于counter而言,显然是有节拍关系的。
        也就是说我们引入的这个点是踩着时钟的节拍发生的。
        我们可以是连续时间轴上的一个采样点,10ns一拍,我们只要知道采样点落在10ns的哪一拍,我们就知道它的输出是那一个值。
0937
        就是说无限长的连续的时间轴上的取样,可以离散化。
        也是现代应用数学里面的一个分支,离散数学。
        所以说,在这种情况之下呢,阿兰图灵说呢,这个q,输出的q,任意值的q,可以用无限长的离散的时间轴上的点来代入。
        仍然是无限的,但是它是离散的。
        离散化了,这个t是无限,是连续的,这个t’是无限,是离散的。
        离散的,就是10ns、20ns。
        可是阿兰图灵看到另外一件事实,尽管如此,可以用无限长时间轴上的离散点来替代。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 16:05:20 | 显示全部楼层
本帖最后由 lcytms 于 2017-4-9 19:48 编辑

0938
        更进一步,我还可以用有限的状态来替代。
        只有0、1、2、3,无论是10ns、20ns,因为从0起点,我们只需要把取样点的顺序号做一个模,求它的余,余几就是几。0、1、2、3,第3拍模4以后,余数是3。
        第4拍余数是0,这是余数是1。
        所以说呢,这个时候可以用有限的状态来描述,无论这个时间轴是多么的长,多么的无限,但是总可以用有限的状态来替代。
        这个时候呢,就是我们在引入无限长的离散时间轴用有限的状态来替代。
0939
        这个时候,无限长的连续的点,无限长的离散的点,是有限的状态。
        是这么来的。
        在这个例子里面,非常清晰,有限个状态,只有0、1、2、3,只有4个状态。
        无论这个时间轴多长,十万年还是一万年,总是0、1、2、3,4个状态。
        所以说你只要把无限长的时间轴,算成有限个状态,总可以得到q这个值,这是没有问题的。
        现在呢,我们就来看有限的状态,这个从无限长的时间轴,连续轴,到有限状态的这个发展的过程。
        当然其中必不可少的就是轴时间的引入,时间引入的离散化,依靠的就是时钟。
        我们用上升沿捕获嘛,就把时钟轴带来了。
        第一,无限长的时钟轴上,时间的取样点带来了;
        第二,离散化了,把时间点离散化了。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 21:18:03 | 显示全部楼层
0940
        离散点的时间,就是这个t’跟s的关系。
        如何会变成有限个状态呢?
        关于这一点,也有讨论,在阿兰图灵以后,数理逻辑界曾经有反复的争论。
        它具不具有普遍的意义呢?
        就是,你是不是只在阿兰图灵说的那台机器上,具有这种可能,就是用无限长的连续时间轴上的取样点,用有限个状态来替代呢。
        是不是只在极特殊的情况下适用呢?
        这个经过了很多数理学家的推理,这里我就从略了。
        但是现代已经基本上得到非常准确的结论,可以用。
        可以用在什么方面呢?
0941
        可以用在我们所认知的时空领域,时空领域特别大的情况之下,特别小的情况之下,量子力学的情况之下不适用,爱因斯坦的相对论的空间,时空范围不适用。
        其他的范围,就是我们正常处理的时空领域,这个有限的状态是适用的。
        就是大多数,位于我们实际所处理的问题,都可以用有限的状态来描述。
        总可以用,前提是只要能够离散化。
        如果我们做全模拟量,它可能不适用,一定要离散化。
        离散变成数字,变成时钟了以后,那么阿兰图灵的这个理论,从离散层面,连续的时间轴上的取样点,到有限的状态,这种变迁是适用的。
        现在我们就来说怎么变迁过来。
        怎么从离散的点上,离散的时间轴,就是clk,怎么从clk上变成有限的状态的?
0942
        这个呢,就是涉及到有限状态机的经典的理论。
        虽然我们今天是第一天的课程,但是如果这个基础的理论我们做得好,后面的工作就轻松,我们的编码就准确,我们就能写出一个状态机,在一个正确的道路上,而不是走到一个可能会犯错误的道路上。
        我们现在就来说这么个关系,就是无限长的时间轴上的离散的点,如何会变成有限的状态?

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 21:19:57 | 显示全部楼层
0943
        这个发展的过程,就从略了。
        我们就说,现在的有限状态机的基础理论,从离散的这个轴,这个离散的时间轴上的取样点,引入clk,时钟。
        时钟使得时间轴离散化了,它带来了时钟,并且把时间轴离散化了。
        也就是说我需要有一个设备,如果我们有一个设备,引入的时钟,我们就知道,这个时钟的引入,就是引入了时间,并且离散化了。
        输出状态,有限个状态,那么这台机器就是一个状态的发展序列,就实现了这个函数,就是阿兰图灵所描述的函数。
        我们已经解释了,现代的数理逻辑的认知是,在我们所处的时空范围之内,大多数的事物是适用的,是可以用的。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 21:21:23 | 显示全部楼层
0944
        那么这部分呢,就称之为SM,Sequential Machine。
        本来它的含义是序列机,现在呢也把这个SM解释成State Machine。
        这个时候,SM的这个架构,能够把时间轴变成有限的状态,但是光这个模块是不够的。
        也就是说,对于函数的修正,还要引入输入变量,对于实际的状态机的模型,我们换一个名字,更通用一点,是状态机的模型。
        状态机的模型,不仅和时间有关,还与当前的输入有关,它是当前的输入的函数,它的输出不仅是时间的函数,还是输入的函数。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 21:22:45 | 显示全部楼层
0945
        我们在前两天的课程里面讨论了时序逻辑和组合逻辑,时序逻辑是有记忆的,它引入了时间以后,当然它和输入是有关系的。
        复杂的情况,象状态机,它的输入就是一个复位,更复杂的情况,我们会来讨论。
        各种各样现实的处理,都跟输入有关系,所以说输入仍然是它的函数指引。
        也就是说输入轴会变迁,会从无限长的连续点,无限长的离散点,变成有限的状态。
        但是总跟输入是有关的。
        所以说,是跟输入有关的,一个状态发展的序列。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 22:34:57 | 显示全部楼层
0946
        这个状态该如何发展,显然不仅仅是时间的关系。
        如果仅仅是时间的关系,跟输入没有关系,那么任何人都一模一样,整个世界都绝对的雷同了。
        所以说,一定跟现场发生了什么情况有关,现场发生的情况来决定在时钟轴的作用下面,来决定它何时转到不同的状态,状态的转移何时发生变迁。
        所以说状态的这个过程之中,从时钟的引入,状态到时钟离散点的变化上,那么这个状态是从s0,到s1,到s2,到一系列的变化。
        那么究竟在s1上是到s2呢,还是到s3呢?
        这个时候肯定要跟输入有关。
        所以说这个状态的变迁,引入的时钟,并且是跟输入是有关联的。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-4-9 22:38:39 | 显示全部楼层
0947
        也就是说,这个架构要决定两个问题。
        第一个问题,这个状态的变迁,指向何处?转向何处?
        当前如果是s0,下面一个状态转向何处呢?
        s1是转向s2,还是转向s3呢?
        称之为何处的问题。
        另外一个问题,何时。
        何处要解决,何时转呢?
        现在是引入了时钟,离散的点上的,离散的时钟轴上的取样点,当然根据时钟进行转移。
        根据时钟转移是没有问题,但什么时候转仍然是个问题。
        我是第一拍转,第二拍转,第三拍转呢,仍然是SM的事情。
        所以说SM要解决两件事情,第一,转向何处,第二,何时转移。
        它是怎么做到的呢?
0948
        这两个,转向何处,和何时转移,分别用两个功能模块,两个电路单元来实现。
        首先我把时钟这根线先忽略掉,肯定有时钟。
        首先称之为ST的一个部分,State Transition,状态转移,一个部件,一个组件,一个功能模块,一个决策库,一个数据系统,一个专家系统。
        它知道状态转到什么地方。你只要告诉它,现场是什么,当前的输入是什么情况,当前什么情况,当前的状态是什么。
  

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