fxpopt

Оптимизируйте типы данных системы

свернуть все на странице

Синтаксис

result = fxpopt(model, sud, options)

Описание

пример

result = fxpopt(model, sud, options) оптимизирует типы данных в модели или подсистеме, заданной sud в модели, model, с дополнительными опциями, заданными в fxpOptimizationOptions объект, options.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

В этом примере показано, как оптимизировать типы данных, используемые системой на основе заданных допусков.

Чтобы начаться, откройте систему, для которой вы хотите оптимизировать типы данных.

model = 'ex_auto_gain_controller';
sud = 'ex_auto_gain_controller/sud';
open_system(model)

Создайте fxpOptimizationOptions объект задать ограничения и допуски, чтобы удовлетворить вашим целям проекта. Установите UseParallel свойство fxpOptimizationOptions возразите против true запускать итерации оптимизации параллельно. Можно также задать размеры слова, чтобы позволить в проекте через AllowableWordLengths свойство.

opt = fxpOptimizationOptions('AllowableWordLengths', 10:24, 'UseParallel', true)

opt = 

  fxpOptimizationOptions with properties:

           MaxIterations: 50
                 MaxTime: 600
                Patience: 10
               Verbosity: High
    AllowableWordLengths: [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24]
             UseParallel: 1

   Advanced Options
         AdvancedOptions: [1×1 struct]

Используйте addTolerance метод, чтобы задать допуски к различиям между исходным поведением системы и поведением с помощью оптимизированных типов данных с фиксированной точкой.

tol = 10e-2;
addTolerance(opt, [model '/output_signal'], 1, 'AbsTol', tol);

Используйте fxpopt функционируйте, чтобы запустить оптимизацию. Программное обеспечение анализирует области значений объектов в вашей системе в соответствии с проектом и ограничениями, заданными в fxpOptimizationOptions объект применить типы гетерогенных данных к вашей системе при минимизации общей битной ширины.

result = fxpopt(model, sud, opt);

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 4).
	+ Preprocessing
	+ Modeling the optimization problem
		- Constructing decision variables
	+ Running the optimization solver
Analyzing and transferring files to the workers ...done.
		- Evaluating new solution: cost 180, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 198, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 216, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 234, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 252, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 270, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 288, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 306, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 324, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 342, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 360, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 378, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 396, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 414, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 432, meets the tolerances.
		- Updated best found solution, cost: 306
		- Evaluating new solution: cost 304, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 304, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 301, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 305, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 305, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 301, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 299, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 299, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 296, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 299, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 291, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 296, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 299, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 300, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 296, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 301, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 303, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 299, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 304, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 300, meets the tolerances.
		- Updated best found solution, cost: 304
		- Updated best found solution, cost: 301
		- Updated best found solution, cost: 299
		- Updated best found solution, cost: 296
		- Updated best found solution, cost: 291
		- Evaluating new solution: cost 280, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 287, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 288, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 287, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 283, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 283, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 262, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 283, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 282, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 288, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 289, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 288, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 290, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 281, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 286, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 287, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 284, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 282, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 285, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 277, meets the tolerances.
		- Updated best found solution, cost: 280
		- Updated best found solution, cost: 277
		- Evaluating new solution: cost 272, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 266, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 269, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 271, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 274, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 275, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 274, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 275, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 276, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 271, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 267, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 270, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 272, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 264, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 265, does not meet the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 269, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 270, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 269, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 276, meets the tolerances.
		- Evaluating new solution: cost 274, meets the tolerances.
		- Updated best found solution, cost: 272
		- Updated best found solution, cost: 266
	+ Optimization has finished.
		- Neighborhood search complete.
		- Maximum number of iterations completed.
	+ Fixed-point implementation that met the tolerances found.
		- Total cost: 266
		- Maximum absolute difference: 0.087035
		- Use the explore method of the result to explore the implementation.

Используйте explore метод OptimizationResult объект, result, запустить Инспектора Данных моделирования и исследовать проект, содержащий самое маленькое общее количество битов при поддержании числовых допусков, заданных в opt объект.

 explore(result);

Можно вернуться модель назад к ее исходному состоянию с помощью revert метод OptimizationResult объект.

 revert(result);

Входные параметры

свернуть все

Имя модели, содержащей систему, которую вы хотите оптимизировать.

Типы данных: char

Модель или подсистема, типы данных которой вы хотите оптимизировать в виде вектора символов, содержащего путь к системе.

Типы данных: char

fxpOptimizationOptions объект, задающий дополнительные опции использовать во время процесса оптимизации типа данных.

Выходные аргументы

свернуть все

Результат оптимизации, возвращенной как OptimizationResult объект. Используйте explore метод объекта открыть Инспектора Данных моделирования и просмотреть поведение оптимизированной системы. Можно также исследовать другие решения, найденные во время оптимизации, которая может или не может соответствовать ограничениям, заданным в fxpOptimizationOptions объект, options.

Смотрите также

Классы

Функции

Темы

Введенный в R2018a

Документация Fixed-Point Designer

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте