Аппроксимация функций с интерполяционными таблицами

Создайте и оптимизируйте интерполяционные таблицы функций в Simulink®

Используя Lookup Table Optimizer, можно сгенерировать эффективные для памяти интерполяционные таблицы, которые аппроксимируют функции, подсистемы и блоки. Можно также использовать его для оптимизации существующего Lookup Table блока.

Приложения

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

Классы

DataTypeWorkflow.findDecoupledSubsystemsПолучите список подсистем для замены приближением
FunctionApproximation.Problem Объект, определяющий функцию для аппроксимации, или интерполяционная таблица для оптимизации
FunctionApproximation.Options Задайте дополнительные опции для использования с FunctionApproximation.Problem объект
FunctionApproximation.LUTSolutionОптимизированные данные интерполяционной таблицы или данные интерполяционной таблицы, аппроксимирующие математическую функцию
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculatorВычислите память, используемую блоками интерполяционной таблицы в системе
LUTCompressionResultОптимизированные данные интерполяционной таблицы для всех блоков Интерполяционной таблицы в системе

Функции

FunctionApproximation.compressLookupTablesСжатие всех блоков интерполяционной таблицы в системе
coder.approximationСоздайте объект строения замены функций

Темы

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для эффективности памяти

Оптимизируйте интерполяционные таблицы с помощью Lookup Table Optimizer.

Оптимизируйте интерполяционные таблицы для программной эффективности памяти

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

Аппроксимация функций с помощью интерполяционной таблицы

Сгенерируйте прямую интерполяционную таблицу приближений функций или блоков.

Замените функции в блоке MATLAB function на интерполяционную таблицу

Автоматическая замена функций в MATLAB® Функциональный блок 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

Функции с фиксированной точкой Приближения функций

Когда функция библиотеки с фиксированной точкой не доступна, приложения с фиксированной точкой требуют приближения функции. Часто интерполированная интерполяционная таблица используется для хранения приближения функции по заданной области.

Открыть скрипт
Calculate Complex dB Using a Direct Lookup Table

Вычисление комплексного дБ с помощью интерполяционной таблицы

Создайте оптимизированную прямую интерполяционную таблицу, вычисляющий уровни децибела.

Открыть скрипт
Fixed-Point Prelookup and Interpolation

Предварительная настройка и интерполяция с фиксированной точкой

Некоторые функции Prelookup и интерполяции с использованием блоков Prelookup.

Откройте модель
Sharing Parameters in Prelookup and Interpolation Blocks

Совместное использование параметров в блоках Prelookup и Interpolation

Как блоки Prelookup и Interpolation делятся своими параметрами данными в сгенерированном коде.

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

Преобразуйте алгоритмы нейронной сети в Fix- Point с помощью fxpopt и Сгенерируйте HDL-код

Преобразуйте нейронную сеть в фиксированную точку с помощью оптимизации с фиксированной точкой 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 генерируйте код С

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

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

Преобразуйте нейронную сеть распознавания цифр в фиксированную точку и генерируйте 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

Шумоподавление изображений с использованием квантованного алгоритма Больцмана с ограниченной точкой

Преобразуйте алгоритм Ограниченной машины Больцмана (RBM) во встроенную и эффективную версию.

Открыть скрипт

Документация Fixed-Point Designer

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте