オーバーフローの検出

この例では、MATLAB^® Coder™ アプリを使用したオーバーフローの検出方法について説明します。変換プロセスの数値テストの段階では、スケーリングされた double を使用して固定小数点コードのシミュレーションを実行します。その後、固定小数点データ型をオーバーフローさせる値を生成する生成コード内の式が報告されます。

必要条件
新規フォルダーの作成と関連ファイルのコピー
MATLAB Coder アプリを開く
ソースファイルの選択
固定小数点変換の有効化
入力の型の定義
実行時の問題の確認
固定小数点への変換
数値のテストとオーバーフローの確認

必要条件

この例には次の製品が必要です。

MATLAB
MATLAB Coder
Fixed-Point Designer™
C コンパイラ
サポートされるコンパイラを参照してください。
mex -setup を使用して既定のコンパイラを変更できます。既定のコンパイラの変更を参照してください。

新規フォルダーの作成と関連ファイルのコピー

ローカルの書き込み可能なフォルダーに、関数 overflow.m を作成します。

function y = overflow(b,x,reset)
    if nargin<3, reset = true; end
    persistent z p
    if isempty(z) || reset
        p = 0;
        z = zeros(size(b));
    end
    [y,z,p] = fir_filter(b,x,z,p);
end
function [y,z,p] = fir_filter(b,x,z,p)
    y = zeros(size(x));
    nx = length(x);
    nb = length(b);
    for n = 1:nx
        p=p+1; if p>nb, p=1; end
        z(p) = x(n);        
        acc = 0;
        k = p;
        for j=1:nb
            acc = acc + b(j)*z(k);
            k=k-1; if k<1, k=nb; end
        end        
        y(n) = acc;
    end
end

テストファイル overflow_test.m を作成して overflow アルゴリズムの演習を行います。このテストファイルを使用して b、x および reset の入力の型を定義し、後にアルゴリズムの固定小数点バージョンを確認します。

function overflow_test
    % The filter coefficients were computed 
    % using the FIR1 function from
    % Signal Processing Toolbox.
    %   b = fir1(11,0.25);
    b = [-0.004465461051254
         -0.004324228005260
         +0.012676739550326
         +0.074351188907780
         +0.172173206073645
         +0.249588554524763
         +0.249588554524763
         +0.172173206073645
         +0.074351188907780
         +0.012676739550326
         -0.004324228005260
         -0.004465461051254]';
    
    % Input signal
    nx = 256;
    t = linspace(0,10*pi,nx)';

    % Impulse
    x_impulse = zeros(nx,1); x_impulse(1) = 1;

    % Max Gain
    % The maximum gain of a filter will occur when the 
    % inputs line up with the signs of the filter's 
    % impulse response.
    x_max_gain = sign(b)';
    x_max_gain = repmat(x_max_gain,ceil(nx/length(b)),1);
    x_max_gain = x_max_gain(1:nx);

    % Sums of sines
    f0=0.1; f1=2;
    x_sines = sin(2*pi*t*f0) + 0.1*sin(2*pi*t*f1);

    % Chirp
    f_chirp = 1/16;                  % Target frequency
    x_chirp = sin(pi*f_chirp*t.^2);  % Linear chirp

    x = [x_impulse,x_max_gain,x_sines,x_chirp];
    titles = {'Impulse','Max gain','Sum of sines','Chirp'};
    y = zeros(size(x));

    for i=1:size(x,2)
        reset = true;
        y(:,i) = overflow(b,x(:,i),reset);
    end

    test_plot(1,titles,t,x,y)

end
function test_plot(fig,titles,t,x,y1)
    figure(fig)
    clf
    sub_plot = 1;
    font_size = 10;
    for i=1:size(x,2)
        subplot(4,1,sub_plot)
        sub_plot = sub_plot+1;
        plot(t,x(:,i),'c',t,y1(:,i),'k')
        axis('tight')
        xlabel('t','FontSize',font_size);
        title(titles{i},'FontSize',font_size);
        ax = gca;
        ax.FontSize = 10;
    end
    figure(gcf)
end

タイプ	名前	説明
関数のコード	`overflow.m`	エントリポイントの MATLAB 関数
テストファイル	`overflow_test.m`	MATLAB スクリプト。次をテストします。 `overflow.m`

MATLAB Coder アプリを開く

この例で使用するファイルを含む作業フォルダーに移動します。
MATLAB ツールストリップの [アプリ] タブの [コード生成] の下で、アプリアイコンをクリックします。

ソースファイルの選択

プロジェクトにエントリポイント関数 overflow を追加するために、ファイル overflow.m を探して [開く] をクリックします。既定では、アプリはこのプロジェクトの情報および設定を現在のフォルダーの overflow.prj というファイルに保存します。

固定小数点変換の有効化

[数値変換] を [固定小数点に変換] に設定します。
[次へ] をクリックして [入力の型を定義] ステップに進みます。
overflow.m のコード違反およびコード生成の準備状態の問題が検査されます。overflow.m には問題は検出されません。

入力の型の定義

[入力の型を定義] ページで、overflow_test をテストファイルとして追加するために overflow_test.m を選択して [開く] をクリックします。
[入力の型の自動定義] をクリックします。
テストファイルが実行されます。アプリはテストファイルから、b の入力型を double(1x12)、x を double(256x1)、reset を logical(1x1) とすることを決定します。
[次へ] をクリックして [実行時の問題の確認] ステップに進みます。

実行時の問題の確認

[実行時の問題の確認] ステップでインストルメント化された MEX 関数が生成されます。overflow の呼び出しを生成された MEX 関数の呼び出しで置き換えたうえで、テストファイル overflow_test が実行されます。アプリが問題を検出した場合には警告およびエラーメッセージが出力されます。メッセージをクリックするとペイン内の問題のあるコードが強調表示され、ここでコードを編集できます。

[実行時の問題の確認] ページでは、入力の型を定義するために使用したテストファイル overflow_test が、アプリによってテストファイルのフィールドに入力されます。
[問題の確認] をクリックします。
アプリは問題を検出しません。
[次へ] をクリックして [固定小数点に変換] ステップに進みます。

固定小数点への変換

コードに含まれる変数についてコンパイルされた情報 (データ型、サイズ、実数/複素数) が表示されます。詳細は、変数情報の表示と変更を参照してください。
[関数の置き換え] タブに、固定小数点の変換に対応していない関数が表示されます。シミュレーションの実行を参照してください。
fimath 設定を表示するために、[設定] 矢印をクリックします。fimath の [乗算モード] と [加算モード] を [最下位ビットを保持] に設定します。これらの設定は C 言語の整数演算の動作をモデル化します。
[解析] をクリックします。
テストファイル overflow_test が実行されます。[変数] タブにシミュレーションの最小範囲と最大範囲が表示されます。ソフトウェアは、シミュレーション範囲のデータを使用し、既定の型推奨の設定に基づき固定小数点の型を変数ごとに推奨し、[推奨された型] 列に表示します。
浮動小数点アルゴリズムを固定小数点に変換するには、[変換] をクリックします。
推奨された型がソフトウェアによって検証され、エントリポイント関数の固定小数点バージョンが生成されます。
検証中にエラーおよび警告が発生した場合は、それらが [出力] タブに表示されます。型の検証を参照してください。

数値のテストとオーバーフローの確認

[テスト] 矢印をクリックします。テストファイルが overflow_test.m であることを確認します。[スケーリングされた double を使用してオーバーフローを検出] を選択し、[テスト] をクリックします。
入力型を定義するために使用したテストファイルが実行され、固定小数点 MATLAB コードがテストされます。オーバーフローを検出するように選択したので、推奨された固定小数点型のスケーリングされた double のバージョンを使用してシミュレーションが実行されます。スケーリングされた double は、倍精度浮動小数点のデータを格納するため、演算を全範囲で実行します。固定小数点設定が維持されるため、計算が固定小数点型の範囲から外れた場合に報告できます。
シミュレーションが実行されます。アプリによってオーバーフローが検出されます。[オーバーフロー] タブにオーバーフローが報告されます。オーバーフローした式を強調表示するには、そのオーバーフローをクリックします。
オーバーフローしたのが加算か乗算かを判断します。
[fimath] の設定で、[乗算モード] を [FullPrecision] に設定し、変換を繰り返して固定小数点モードを再度テストします。
オーバーフローが継続して発生し、式の加算でオーバーフローしていることが示されます。