Аппроксимированные функции с интерполяционными таблицами

Создайте и оптимизируйте функциональные интерполяционные таблицы в Simulink®

Используя Lookup Table Optimizer, можно сгенерировать эффективные памятью интерполяционные таблицы, которые аппроксимируют функции, подсистемы и блоки. Можно также использовать его, чтобы оптимизировать существующий блок Lookup Table.

Приложения

Lookup Table OptimizerОптимизируйте существующую интерполяционную таблицу или аппроксимируйте функцию интерполяционной таблицей

Классы

DataTypeWorkflow.findDecoupledSubsystemsЗаставьте список подсистем заменять на приближение
FunctionApproximation.Problem Объект, задающий функцию, чтобы аппроксимировать, или интерполяционная таблица, чтобы оптимизировать
FunctionApproximation.Options Задайте дополнительные опции использовать с FunctionApproximation.Problem объект
FunctionApproximation.LUTSolutionОптимизированные данные об интерполяционной таблице или данные об интерполяционной таблице, аппроксимирующие математическую функцию
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculatorВычислите память, используемую блоками интерполяционной таблицы в системе
LUTCompressionResultОптимизированные данные об интерполяционной таблице для всей Интерполяционной таблицы блокируются в системе

Функции

FunctionApproximation.compressLookupTablesСожмите все блоки Интерполяционной таблицы в системе
coder.approximationСоздайте функциональный заменяющий объект настройки

Темы

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для КПД памяти

Оптимизируйте Интерполяционные таблицы с помощью Lookup Table Optimizer.

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для КПД 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.

Замените функции в блоке MATLAB function с интерполяционной таблицей

Автоматически замените функции в MATLAB® Function Block с заменой интерполяционной таблицы.

Преобразуйте модель с плавающей точкой в фиксированную точку

Используйте Fixed-Point Tool, чтобы преобразовать модель с плавающей точкой в фиксированную точку.

Рекомендуемые 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 по заданной области.

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 Fixed-Point Tool и Lookup Table Optimizer.

Открыть скрипт
Image Denoising Using Fixed-Point Quantized Restricted Boltzmann Machine Algorithm

Отобразите шумоподавление Используя фиксированную точку квантованный ограниченный алгоритм машины Больцмана

Преобразуйте алгоритм Ограниченной машины Больцмана (RBM) во встроено-эффективную версию.

Открыть скрипт

Документация Fixed-Point Designer

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте