QR-разложение без Q для матриц с реальными значениями с бесконечным числом строк
Fixed-Point Designer с фиксированной точкой
Блок Real Partial-Systolic Q-less QR Decomposition with Forgetting Factor использует QR-разложение, чтобы вычислить размер экономии верхне-треугольный коэффициент R QR-разложения A = Q R, не вычисляя Q. A является бесконечно высокой вещественной матрицей, представляющей потоковые данные.
Решение к A' <reservedrangesplaceholder6> <reservedrangesplaceholder5> = B x = R \R' \b.
A(i,:)
- Строки действительных матричных AСтроки действительных матричных A, заданные как вектор. A является бесконечно высокой матрицей потоковых данных. Если A использует тип данных с фиксированной точкой, A должны быть подписаны и использовать двоичное масштабирование с точкой. Представление смещения откоса не поддерживается для типов данных с фиксированной точкой.
Типы данных: single
| double
| fixed point
validIn
- Действительны ли входыBoolean
скалярЯвляются ли входы допустимыми, задается как логический скаляр. Этот сигнал управления указывает, когда данные от A(i,:) входного порта действительны. Когда это значение равняется 1 (true
) и значение ready равняется 1 (true
), блок захватывает значения в A(i,:) входном порте. Когда это значение 0 (false
), блок игнорирует вход выборки.
После отправки true
validIn сигнал, может быть некоторая задержка, прежде чем ready будет установлено на false
. Чтобы убедиться, что все данные обработаны, вы должны подождать, пока ready не будет установлено на false
перед отправкой другого true
validIn сигнал.
Типы данных: Boolean
restart
- Очистить ли внутренние состоянияBoolean
скалярОчистить ли внутренние состояния, заданный как логический скаляр. Когда это значение равняется 1 (true
), блок останавливает текущее вычисление и очищает все внутренние состояния. Когда это значение 0 (false
) и значение в validIn равняется 1 (true
), блок начинает новый подкадр.
Типы данных: Boolean
R
- Верхне-треугольная матрица RМатрица разложения QR размера экономики R умноженная на Forgetting factor
параметр, возвращенный как матрица. R является верхней треугольной матрицей. Выход в R имеет совпадающий тип данных, что и вход в A(i,:).
Типы данных: single
| double
| fixed point
validOut
- Действительны ли выходные данныеBoolean
скалярЯвляются ли выходные данные допустимыми, задается как логический скаляр. Этот сигнал управления указывает, когда данные на выходном порте R действительны. Когда это значение равняется 1 (true
), блок успешно вычислил матричную R. Когда это значение 0 (false
), выходные данные недопустимы.
Типы данных: Boolean
ready
- Готов ли блокBoolean
скалярГотов ли блок, возвращается как логический скаляр. Этот сигнал управления указывает, когда блок готов к новым входным данным. Когда это значение 1
(true
) и validIn 1
(true
), блок принимает входные данные на следующем временном шаге. Когда это значение 0
(false
), блок игнорирует входные данные на следующем временном шаге.
После отправки true
validIn сигнал, может быть некоторая задержка, прежде чем ready будет установлено на false
. Чтобы убедиться, что все данные обработаны, вы должны подождать, пока ready не будет установлено на false
перед отправкой другого true
validIn сигнал.
Типы данных: Boolean
Number of columns in matrix A
- Количество столбцов во входной матрице A4
(по умолчанию) | положительный скаляр с целым числомКоличество столбцов во входной матричной A, заданное как положительный целочисленный скаляр.
Параметры блоков:
n
|
Тип: Вектор символов |
Значения: положительный целый скаляр |
По умолчанию:
4
|
Forgetting factor
- Коэффициент забывания, примененный после факторизации каждой строки матрицыКоэффициент забывания, примененный после факторизации каждой строки матрицы, задается как действительная положительная скалярная величина. Выход обновляется, когда каждая строка A вводится бесконечно.
Параметры блоков:
forgetting_factor |
Тип: Вектор символов |
Значения: положительный целый скаляр |
По умолчанию:
0.99
|
Частично-систематические реализации расставляют приоритеты скорости расчетов по сравнению с пространственными ограничениями, в то время как пакетные реализации расставляют приоритеты пространственных ограничений за счет скорости операций. Следующая таблица иллюстрирует компромиссы между реализациями, доступными для матричных разложений, и решающими системами линейных уравнений.
Реализация | Готов | Время ожидания | Область | Образец блока или примера |
---|---|---|---|---|
Систолический | C | O (n) | O (m n2) | Реализуйте аппаратно-эффективное QR-разложение с помощью CORDIC в Systolic Array |
Частичностополический | C | O (m) | O (n2) | |
Частичная систематическая с забывающим фактором | C | O (n) | O (n2) | Оптимизированный HDL-дисперсия с фиксированной точкой, без искажений-ответ (MVDR), Beamformer |
Взрыв | O (n) | O (mn2) | O (n) |
Где C - константа, пропорциональная размеру слова данных, m - количество строк в матричном A, а n - количество столбцов в матричном A.
В следующей таблице приведены подробные сведения о времени для блоков QR-разложения.
Блок | validIn на ready (c) | validIn на validOut (v циклов) |
---|---|---|
Real Partial-Systolic QR Decomposition | c = w + 8 | v = c (m + n - 1) |
Complex Partial-Systolic QR Decomposition | c = 2 w + 15 | v = c (m + n - 1) |
Real Partial-Systolic Q-less QR Decomposition | c = w + 8 | v = c (m + n - 1) |
Complex Partial-Systolic Q-less QR Decomposition | c = 2 w + 15 | v = c (m + n - 1) |
Real Partial-Systolic Q-less QR Decomposition with Forgetting Factor | c = w + 8 | v = c (2 n - 1) |
Complex Partial-Systolic Q-less QR Decomposition with Forgetting Factor | c = 2 w + 15 | v = c (2 n - 1) |
В таблице m представляет количество строк в матричных A, а n - количество столбцов в матричных A. w представляет размер слова A.
Если тип данных A является фиксированной точкой, то w является размером слова.
Если тип данных A double, то w равен 53.
Если тип данных A одинарный, то w равно 24.
Представление смещения откоса не поддерживается для типов данных с фиксированной точкой.
HDL Coder™ предоставляет дополнительные опции строения, которые влияют на реализацию HDL и синтезированную логику.
Этот блок имеет одну архитектуру HDL по умолчанию.
Общая информация | |
---|---|
ConstrainedOutputPipeline | Количество регистров для размещения на выходах путем перемещения существующих задержек в рамках вашего проекта. Распределённая конвейеризация не перераспределяет эти регистры. Значение по умолчанию является |
InputPipeline | Количество входных этапов конвейера для вставки в сгенерированный код. Распределённая конвейеризация и ограниченная выходная конвейеризация могут перемещать эти регистры. Значение по умолчанию является |
OutputPipeline | Количество выходных этапов конвейера для вставки в сгенерированный код. Распределённая конвейеризация и ограниченная выходная конвейеризация могут перемещать эти регистры. Значение по умолчанию является |
Поддерживает только типы данных с фиксированной точкой.
A должны быть подписаны и использовать двоичное масштабирование точек. Представление смещения откоса не поддерживается.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.