在本教程《ZYNQ视频图像处理》中使用的Vivado版本为2024.2，AMD官网提供了在线安装，以及离线安装两种方式。选择需要安装的器件，本教程使用的器件为Zynq-7000系列，新手建议同时勾选Artix-7系列做FPGA开发。选择的器件越多，安装过程越久，占用的空间也越大，相比于2023.1及其之前的版本，Vivado 2024.2的图标发生了明显的变化。在接下来很长的一段时间里，也许三年，

基于MNIST数据集的手写数字识别是神经网络（Neural Network）的经典应用。本文将讨论一种名为“ZYNET”的全连接神经网络框架，它可以自动生成针对FPGA的硬件实现架构。我们以手写数字识别为例，在ZYNQ平台上对该架构进行验证。本章包括以下几个部分：1环境配置；2下载工程文件；3训练神经网络；4 FPGA实现；5 FPGA仿真；6 ZYNQ开发板验证

基于MNIST数据集的手写数字识别是神经网络（Neural Network）的经典应用。本文将讨论一种名为“ZYNET”的全连接神经网络框架，它可以自动生成针对FPGA的硬件实现架构。我们以手写数字识别为例，在ZYNQ平台上对该架构进行验证。本章包括以下几个部分：1环境配置；2下载工程文件；3训练神经网络；4 FPGA实现；5 FPGA仿真；6 ZYNQ开发板验证

HDMI接口中包含一个显示器数据通道（DDC，Display Data Channel），它通过 I2C 协议通信，用于HDMI发送端和接收端之间交换一些配置信息。发送端通过DDC通道读取接收端保存在EEPROM中的EDID数据，从而了解接收端的显示能力和特性。本章包括以下几个部分：1.1 E-EDID 简介1.2 参考资料1.3 E-EDID Block结构1.4 EDID 1.3 数据结构