Exponenta Banner
exponenta event banner

Приблизительные функции с таблицами подстановки

Создание и оптимизация таблиц поиска функций в Simulink ®

С помощью оптимизатора таблиц подстановки можно создавать таблицы подстановки с эффективным использованием памяти, которые аппроксимируют функции, подсистемы и блоки. Его также можно использовать для оптимизации существующего блока таблицы подстановки.

Приложения

Оптимизатор таблицы подстановкиОптимизация существующей таблицы подстановки или аппроксимация функции с помощью таблицы подстановки

Классы

DataTypeWorkflow.findDecoupledSubsystemsПолучение списка подсистем для замены на аппроксимацию
FunctionApproximation.Problem Объект, определяющий аппроксимируемую функцию, или таблицу подстановки для оптимизации
FunctionApproximation.Options Укажите дополнительные параметры для использования с FunctionApproximation.Problem объект
FunctionApproximation.LUTSolutionОптимизированные данные таблицы поиска или данные таблицы поиска, аппроксимирующие математическую функцию
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculatorВычисление памяти, используемой блоками таблицы поиска в системе
LUTCompressionResultОптимизированные данные таблицы подстановки для всех блоков таблицы подстановки в системе

Функции

FunctionApproximation.compressLookupTablesСжатие всех блоков таблицы подстановки в системе
coder.approximationСоздать объект конфигурации замены функций

Темы

Оптимизация таблиц поиска для повышения эффективности памяти

Оптимизация таблиц подстановки с помощью оптимизатора таблиц подстановки.

Оптимизация таблиц поиска для программной эффективности памяти

Оптимизируйте существующую таблицу подстановки, создайте таблицу подстановки из блока математической функции или дескриптора функции.

Приблизительные функции с таблицей прямого поиска

Создание аппроксимаций таблиц прямого поиска функций или блоков.

Замена функций в функциональном блоке MATLAB таблицей подстановки

Автоматическая замена функций в функциональном блоке MATLAB ® заменой таблицы поиска.

Преобразование модели с плавающей запятой в фиксированную точку

Используйте инструмент «Фиксированная точка» для преобразования модели с плавающей запятой в фиксированную точку.

Характерные примеры

Fixed-Point Function Approximation

Аппроксимация функции с фиксированной точкой

Если функция библиотеки фиксированных точек недоступна, приложения фиксированных точек требуют аппроксимации функции. Часто интерполированная таблица поиска используется для хранения аппроксимации функции в заданном диапазоне.

Открыть сценарий
Calculate Complex dB Using a Direct Lookup Table

Расчет комплексных дБ с помощью таблицы прямого поиска

Создайте оптимизированную таблицу прямого поиска, рассчитывающую уровни децибел.

Открыть сценарий
Fixed-Point Prelookup and Interpolation

Предварительное подключение с фиксированной точкой и интерполяция

Некоторые особенности блоков Prelookup и Interpolation Using Prelookup.

Открыть модель
Sharing Parameters in Prelookup and Interpolation Blocks

Совместное использование параметров в блоках Prelookup и Interpolation

Как блоки Prelookup и Interpolation совместно используют данные параметров в сгенерированном коде.

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

Преобразование алгоритмов нейронной сети в фиксированную точку с помощью fxpopt и генерации кода HDL

Преобразование нейронной сети в фиксированную точку с помощью оптимизации фиксированных точек и оптимизации таблицы поиска.

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

Преобразование алгоритмов нейронной сети в фиксированную точку и генерация кода C

Преобразование нейронной сети в фиксированную точку с помощью инструмента Fixed-Point Tool и оптимизации таблицы поиска.

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

Преобразование нейронной сети распознавания цифр в фиксированную точку и генерация кода C

Создайте встроенную эффективную нейронную сеть с помощью инструмента Fixed-Point Tool и оптимизатора таблицы поиска.

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

Обличение изображения с использованием алгоритма машины с фиксированным квантованием и ограничением Boltzmann

Преобразование алгоритма ограниченной машины Boltzmann (RBM) во встроенную версию.

Открыть сценарий

Документация конструктора фиксированных точек

Поддержка