Аппроксимированные функции с интерполяционными таблицами

Создайте и оптимизируйте функциональные интерполяционные таблицы

Приложения

Lookup Table OptimizerОптимизируйте существующую интерполяционную таблицу или аппроксимируйте функцию с интерполяционной таблицей

Классы

FunctionApproximation.Problem Объект, задающий функцию, чтобы аппроксимировать, или интерполяционная таблица, чтобы оптимизировать
FunctionApproximation.Options Задайте дополнительные опции использовать с FunctionApproximation. Проблемный объект
FunctionApproximation.LUTSolutionОптимизированные данные об интерполяционной таблице или данные об интерполяционной таблице, аппроксимирующие математическую функцию
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculatorВычислите общую память, используемую блоками интерполяционной таблицы в модели

Темы

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для эффективности памяти

Оптимизируйте Интерполяционные таблицы с помощью Оптимизатора Интерполяционной таблицы.

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для эффективности памяти программно

Оптимизируйте существующую интерполяционную таблицу, сгенерируйте интерполяционную таблицу от блока Math Function или указателя на функцию

Аппроксимированные функции с прямой интерполяционной таблицей

Сгенерируйте прямые приближения интерполяционной таблицы функций или блоков.

Популярные примеры

Fixed-Point Function Approximation

Приближение функций фиксированной точки

Когда библиотечная функция фиксированной точки не доступна приложения фиксированной точки требуют приближения функции. Часто, интерполированный ищут, таблица используется, чтобы сохранить приближение функции в заданной области значений.

Открыть скрипт
Calculate Complex dB Using a Direct Lookup Table

Вычислите Комплексный дБ Используя Прямую Интерполяционную таблицу

Создайте оптимизированную прямую интерполяционную таблицу, вычисляющую уровни децибела.

Открыть скрипт
Fixed-Point Prelookup and Interpolation

Предварительный поиск фиксированной точки и интерполяция

Некоторые функции Предварительного поиска и Интерполяции Используя блоки Перед поиском.

Открытая модель
Sharing Parameters in Prelookup and Interpolation Blocks

Совместное использование параметров в блоках предварительного поиска и интерполяции

Как Предварительный поиск и блоки Интерполяции совместно используют их данные о параметре в сгенерированном коде.

Открытая модель
Convert Neural Network Algorithms to Fixed-Point using fxpopt and Generate HDL Code

Преобразуйте Алгоритмы Нейронной сети в Фиксированную точку с помощью fxpopt и Сгенерируйте HDL-код

Преобразуйте нейронную сеть в фиксированную точку с помощью оптимизации фиксированной точки и оптимизации интерполяционной таблицы

Открыть скрипт
Convert Neural Network Algorithms to Fixed Point and Generate C Code

Преобразуйте алгоритмы нейронной сети в фиксированную точку и сгенерируйте код С

Преобразуйте нейронную сеть в фиксированную точку с помощью оптимизации интерполяционной таблицы и Fixed-Point Tool

Открыть скрипт
Convert Digit Recognition Neural Network to Fixed Point and Generate C Code

Преобразуйте нейронную сеть распознавания цифры в фиксированную точку и сгенерируйте код С

Создайте встроенную эффективную нейронную сеть с помощью Оптимизатора Fixed-Point Tool и Интерполяционной таблицы

Открыть скрипт
Документация Fixed-Point Designer
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте