dspunfold
Запуск точки входа MATLAB® функция с входами, которые вы хотите протестировать. Убедитесь, что функция не имеет ошибок во время выполнения. Звонить codegen
и убедитесь, что файл MEX сгенерирован успешно.
Сгенерируйте многопоточный файл MEX с помощью dspunfold
. Задайте длину состояния используя -s
опция. Длина состояния должна быть по крайней мере такой же длины, как и алгоритм в функции MATLAB. По умолчанию -s
установлено в 0
, что указывает на то, что алгоритм не имеет гражданства.
Запустите сгенерированную функцию анализатора. Используйте pass
флаг для проверки соответствия выходных результатов многопоточного файла MEX и однопоточного файла MEX. Кроме того, проверьте, удовлетворительны ли скорость и задержка, отображаемые функцией анализатора.
Если выходы не совпадают, увеличьте длину состояния и снова сгенерируйте многопоточный файл MEX. Кроме того, используйте автоматическое обнаружение длины состояния (заданное как -s auto
), чтобы определить минимальную длину состояния, которая совпадает с выходами.
Если выходные результаты совпадают, но скорость и задержка не удовлетворительны, увеличьте коэффициент повторения, используя -r
или увеличить количество потоков, используя -t
. В сложение можно настроить длину состояния. Отрегулируйте dspunfold
опции и сгенерировать новые многопоточные файлы MEX до тех пор, пока вы не будете удовлетворены результатами.
Для лучших практик для генерации многопоточного файла MEX с помощью dspunfold
, см. Советы» dspunfold
.
Запуск функции MATLAB точки входа
Создайте функцию MATLAB точки входа.
function [y,mse] = AdaptiveFilter(x,noise) persistent rlsf1 ffilt noise_var if isempty (rlsf1) rlsf1 = dsp.RLSFilter(32, 'ForgettingFactor', 0.98); ffilt = dsp.FIRFilter('Numerator',fir1(32, .25)); % Unknown System noise_var = 1e-4; end d = ffilt(x) + noise_var * noise; % desired signal [y,e] = rlsf1(x, d); mse = 10*log10(sum(e.^2)); end
Функция моделирует RLS-фильтр, который фильтрует входной сигнал x
, использование d
как необходимый сигнал. Функция возвращает отфильтрованный выход в y
и ошибка фильтра в e
.
Выполняйте AdaptiveFilter
с входами, которые вы хотите протестировать. Проверьте, что функция выполняется без ошибок.
AdaptiveFilter(randn(1000,1), randn(1000,1));
Звонить codegen
на AdaptiveFilter
и сгенерируйте файл MEX.
codegen AdaptiveFilter -args {randn(1000,1), randn(1000,1)}
Сгенерируйте многопоточный файл MEX с помощью dspunfold
Установите длину состояния равной 32
выборки и коэффициент повторения, чтобы 1
. Предоставьте длину состояния, которая больше или равна алгоритму в функции MATLAB. Когда по крайней мере одна запись frameinputs
установлено в true
, длина состояния рассматривается в выборках.
dspunfold AdaptiveFilter -args {randn(1000,1), randn(1000,1)} -s 32 -f true
Analyzing input MATLAB function AdaptiveFilter Creating single-threaded MEX file AdaptiveFilter_st.mexw64 Creating multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 Creating analyzer file AdaptiveFilter_analyzer
Запуск сгенерированной функции анализатора
Анализатор рассматривает фактические значения входов. Чтобы увеличить эффективность анализатора, предоставьте по меньшей мере две различные системы координат вдоль первой размерности входов.
AdaptiveFilter_analyzer(randn(1000*4,1),randn(1000*4,1))
Analyzing multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 ... Latency = 8 frames Speedup = 3.5x Warning: The output results of the multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 do not match the output results of the single-threaded MEX file AdaptiveFilter_st.mexw64. Check that you provided the correct state length value to the dspunfold function when you generated the multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64. For best practices and possible solutions to this problem, see the 'Tips' section in the dspunfold function reference page. > In coder.internal.warning (line 8) In AdaptiveFilter_analyzer ans = Latency: 8 Speedup: 3.4686 Pass: 0
Увеличение длины состояния
Анализатор не прошел верификацию. Отображаемое предупреждающее сообщение указывает, что значение длины неправильного состояния предоставляется dspunfold
функция. Увеличьте длину состояния до 1000
Выборки и повторите процесс из предыдущего раздела.
dspunfold AdaptiveFilter -args {randn(1000,1),randn(1000,1)} -s 1000 -f true
Analyzing input MATLAB function AdaptiveFilter Creating single-threaded MEX file AdaptiveFilter_st.mexw64 Creating multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 Creating analyzer file AdaptiveFilter_analyzer
Запустите сгенерированный анализатор.
AdaptiveFilter_analyzer(randn(1000*4,1),randn(1000*4,1))
Analyzing multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 ... Latency = 8 frames Speedup = 1.8x ans = Latency: 8 Speedup: 1.7778 Pass: 1
Анализатор прошел верификацию. Рекомендуется, чтобы вы предоставили различные цифры функции анализатора и убедились, что функция анализатора проходит.
Улучшите скорость и настройте задержку
Если вы хотите увеличить скорость и ваша система может позволить большую задержку, увеличьте коэффициент повторения до 2
.
dspunfold AdaptiveFilter -args {randn(1000,1),randn(1000,1)} -s 1000 -r 2 -f true
Analyzing input MATLAB function AdaptiveFilter Creating single-threaded MEX file AdaptiveFilter_st.mexw64 Creating multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 Creating analyzer file AdaptiveFilter_analyzer
Запустите анализатор.
AdaptiveFilter_analyzer(randn(1000*4,1), randn(1000*4,1))
Analyzing multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 ... Latency = 16 frames Speedup = 2.4x ans = Latency: 16 Speedup: 2.3674 Pass: 1
Повторите процесс, пока вы не достигнете удовлетворительных скорости и задержки.
Использование автоматического определения длины состояния
Выберите длину состояния, которая больше или равна длине состояния вашего алгоритма. Если трудно определить длину состояния для вашего алгоритма аналитически, используйте инструмент автоматического обнаружения длины состояния. Активируйте автоматическое обнаружение длины состояния путем установки -s
на auto
. Инструмент определяет минимальную длину состояния, с которой анализатор проходит верификацию.
dspunfold AdaptiveFilter -args {randn(1000,1),randn(1000,1)} -s auto -f true
Analyzing input MATLAB function AdaptiveFilter Creating single-threaded MEX file AdaptiveFilter_st.mexw64 Searching for minimal state length (this might take a while) Checking stateless ... Insufficient Checking 1000 ... Sufficient Checking 500 ... Insufficient Checking 750 ... Insufficient Checking 875 ... Sufficient Checking 812 ... Insufficient Checking 843 ... Sufficient Checking 827 ... Insufficient Checking 835 ... Insufficient Checking 839 ... Sufficient Checking 837 ... Sufficient Checking 836 ... Sufficient Minimal state length is 836 Creating multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 Creating analyzer file AdaptiveFilter_analyzer
Минимальная длина состояния 836
выборки.
Запустите сгенерированный анализатор.
AdaptiveFilter_analyzer(randn(1000*4,1), randn(1000*4,1))
Analyzing multi-threaded MEX file AdaptiveFilter_mt.mexw64 ... Latency = 8 frames Speedup = 1.9x ans = Latency: 8 Speedup: 1.9137 Pass: 1
Анализатор прошел верификацию.