Восстановите упорядоченное расположение символов с помощью сдвиговых регистров с помощью графического процессора
GPU ConvolutionalDeinterleaver
объект восстанавливает сигнал, который был чередован с помощью основанного на графическом процессоре сверточного объекта interleaver. Параметры в двух блоках должны иметь те же значения.
Примечание
Чтобы использовать этот объект, необходимо установить лицензию Parallel Computing Toolbox™ и иметь доступ к соответствующему графическому процессору. Для больше о графических процессорах, смотрите, что графический процессор Вычисляет (Parallel Computing Toolbox).
Основанная на графическом процессоре Система object™ принимает типичный MATLAB® массивы или объекты создали использование gpuArray
класс. Основанный на графическом процессоре Системный объект поддерживает входные сигналы с двойным - или типы данных с одинарной точностью. Выходной сигнал наследовал свой тип данных от входного сигнала.
Если входной сигнал является массивом MATLAB, Системный объект обрабатывает передачу данных между центральным процессором и графическим процессором. Выходной сигнал является массивом MATLAB.
Если входным сигналом является gpuArray
, данные остаются на графическом процессоре. Выходным сигналом является gpuArray
. Когда объекту дают gpuArray
, вычисления происходят полностью на графическом процессоре, и никакая передача данных не происходит. Передача gpuArray
аргументы обеспечивают увеличенную эффективность путем сокращения времени симуляции. Для получения дополнительной информации смотрите, Устанавливают Массивы на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).
Восстановить convolutionally чередованные двоичные данные:
Задайте и настройте свой сверточный объект deinterleaver. Смотрите Конструкцию.
Вызовите step
convolutionally устранять чередование согласно свойствам comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver
. Поведение step
характерно для каждого объекта в тулбоксе.
Примечание
Запуск в R2016b, вместо того, чтобы использовать step
метод, чтобы выполнить операцию, заданную Системным объектом, можно вызвать объект с аргументами, как будто это была функция. Например, y = step(obj,x)
и y = obj(x)
выполните эквивалентные операции.
H = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver
создает основанный на графическом процессоре сверточный deinterleaver Системный объект, H
. Этот объект восстанавливает исходное упорядоченное расположение последовательности, которая была чередована с помощью сверточного interleaver.
H = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(Name,Value)
создает основанный на графическом процессоре сверточный deinterleaver Системный объект, H
, с заданным набором имени свойства к заданному значению. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1
, Value1
..., NameN
, ValueN
).
H = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(M,B,IC)
создает сверточный deinterleaver Системный объект H
, с NumRegisters
набор свойств к M
, RegisterLengthStep
набор свойств к B
, и InitialConditions
набор свойств к IC
M
B
, и IC
аргументы только для значения. Чтобы задать аргумент только для значения, необходимо также задать все предыдущие аргументы только для значения.
|
Количество внутренних сдвиговых регистров Задайте количество внутренних сдвиговых регистров как скаляр, положительное целое число. Значением по умолчанию является |
|
Количество дополнительных символов, которые помещаются в каждый регистр последовательного сдвига Задайте количество дополнительных символов, которые помещаются в каждый регистр последовательного сдвига как в положительное, скалярное целое число. Значением по умолчанию является |
|
Начальные условия сдвиговых регистров Задайте значения, которые первоначально хранятся в каждом сдвиговом регистре (кроме первого сдвигового регистра, который имеет нулевую задержку) в виде числа или вектора. |
шаг | Переставьте вводимые символы с помощью сдвиговых регистров |
Этот объект реализует алгоритм, входные параметры и выходные параметры, описанные на странице с описанием блока Convolutional Deinterleaver. Свойства объектов соответствуют параметрам блоков.
comm.ConvolutionalDeinterleaver
| comm.gpu.ConvolutionalInterleaver