本书使用Altera公司的Cyclone Ⅳ FPGA器件，由浅入深地引领读者从板级设计、基础入门实例、FPGA片内资源应用实例和综合进阶实例等方面，玩转FPGA逻辑设计。本书基于特定的FPGA实验平台，既有足够的理论知识深度作支撑，也有丰富的例程供实践学习，并且穿插了笔者在多年FPGA学习和开发过程中所积累的经验和技巧。 无论对于希望快速掌握Verilog语言进行FPGA开发的初学者，还是希望快速掌握基于Altera Cyclone Ⅳ FPGA进行开发的设计者，本书都是很好的选择。

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针对当前深度学习目标检测算法计算复杂度高和内存需求大等问题，设计并实现了一种基于FPGA的深度学习目标检测系统。设计对应YOLOv2-Tiny目标检测算法的硬件加速器，对加速器各模块的处理时延建模，给出卷积计算模块的详细设计。实验结果表明，与CPU相比，CPU+FPGA的异构系统是双核ARM-A9能效的67.5倍，Xeon的94.6倍；速度是双核ARM-A9的84.4倍，Xeon的5.5倍左右。并且，当前设计在性能上超过之前的工作。