2-D Autocorrelation

Вычислите 2D автокорреляцию входной матрицы

Библиотека

Статистика

visionstatistics

Описание

2D блок Autocorrelation вычисляет двумерную автокорреляцию входной матрицы. Примите, что входная матрица А имеет размерности (Ma, Na). Уравнение для двумерной дискретной автокорреляции

C(i,j)=∑m=0(Ma−1)∑n=0(Na−1)A(m,n)⋅conj(A(m+i,n+j))

где 0≤i<2Ma−1 и 0≤j<2Na−1.

Выход этого блока имеет размерности (2Ma−1,2Na−1).

ПортВвод/выводПоддерживаемые типы данныхПоддерживаемые комплексные числа

Входной параметр

Вектор или матрица значений интенсивности или скаляра, вектор или матрица, которая представляет одну плоскость видеопотока RGB

  • Плавающая точка двойной точности

  • Плавающая точка с одинарной точностью

  • Фиксированная точка

  • 8-, 16-, 32-битное целое число со знаком

  • 8-, 16-, 32-битное беззнаковое целое

Да

–

Вывод

Автокорреляция входной матрицы

То же самое как Input port

Да

Если тип данных входа является плавающей точкой, выход блока имеет совпадающий тип данных.

Типы данных с фиксированной точкой

Следующая схема показывает типы данных, используемые в 2D блоке Autocorrelation в сигналах фиксированной точки.

Можно установить продукт выход, аккумулятор и типы выходных данных в маске блока, как обсуждено в Параметрах.

Выход множителя находится в типе выходных данных продукта, если по крайней мере одни из входных параметров ко множителю действительны. Если оба из входных параметров ко множителю являются комплексными, результат умножения находится в типе данных аккумулятора. Для получения дополнительной информации на комплексном выполняемом умножении, обратитесь к Типам данных Умножения.

Параметры

Rounding mode

Выберите Rounding Modes для операций фиксированной точки.

Saturate on integer overflow

Выберите режим переполнения для операций фиксированной точки. Смотрите Точность и Область значений.

Product output

Задайте тип выходных данных продукта. Смотрите Типы данных с фиксированной точкой и Типы данных Умножения для рисунков, изображающих использование типа выходных данных продукта в этом блоке:

  • Когда вы выбираете Same as input, эти характеристики совпадают с теми из входа с блоком.

  • Когда вы выбираете Binary point scaling, можно ввести размер слова и дробную длину продукта выход в битах.

  • Когда вы выбираете Slope and bias scaling, можно ввести размер слова в битах и наклоне продукта выход. Смещение всех сигналов в программном обеспечении Computer Vision Toolbox™ 0.

Accumulator

Используйте этот параметр, чтобы задать, как определять слово аккумулятора и дробные длины. Обратитесь к Типам данных с фиксированной точкой и Типам данных Умножения для рисунков, изображающих использование типа данных аккумулятора в этом блоке. Тип данных аккумулятора только используется, когда оба входных параметров ко множителю комплексные.

  • Когда вы выбираете Same as product output, эти характеристики совпадают с теми из продукта выход.

  • Когда вы выбираете Same as input, эти характеристики совпадают с теми из входа с блоком.

  • Когда вы выбираете Binary point scaling, можно ввести размер слова и дробную длину аккумулятора в битах.

  • Когда вы выбираете Slope and bias scaling, можно ввести размер слова в битах и наклоне аккумулятора. Смещением всех сигналов в программном обеспечении Computer Vision Toolbox является 0.

Output

Выберите, как задать выходной размер слова и дробную длину.

  • Когда вы выбираете Same as input, эти характеристики совпадают с теми из входа с блоком.

  • Когда вы выбираете Binary point scaling, можно ввести размер слова и дробная продолжительность выхода в битах.

  • Когда вы выбираете Slope and bias scaling, можно ввести размер слова в битах и наклоне выхода. Смещением всех сигналов в программном обеспечении Computer Vision Toolbox является 0.

Lock data type settings against change by the fixed-point tools

Выберите этот параметр, чтобы препятствовать тому, чтобы Fixed-Point Tool заменили типы данных, которые вы задаете на маске блока. Для получения дополнительной информации смотрите fxptdlg, страница с описанием на Fixed-Point Tool в документации Simulink®.

Смотрите также

2-D Correlation

Computer Vision Toolbox

2-D Histogram

Computer Vision Toolbox

2-D Mean

Computer Vision Toolbox

2-D Median

Computer Vision Toolbox

2-D Standard Deviation

Computer Vision Toolbox

2-D Variance

Computer Vision Toolbox

2-D Maximum

Computer Vision Toolbox

2-D Minimum

Computer Vision Toolbox

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Представлено до R2006a

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте