comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver

GPU による一連のシフト レジスタを使用したシンボルのデインターリーブ

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このオブジェクトを使用するには、Parallel Computing Toolbox™ がインストールされており、サポートされる GPU にアクセスできなければなりません。ホスト コンピューターに GPU が構成されている場合、処理には GPU が使用されます。そうでない場合、処理には CPU が使用されます。GPU の詳細については、GPU コンピューティング (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

説明

comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver System object™ は、グラフィックス処理装置 (GPU) を使用して入力シーケンスのシンボルをデインターリーブします。

GPU を使用して入力シーケンスのシンボルをデインターリーブするには、次のようにします。

  1. comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver オブジェクトを作成し、そのプロパティを設定します。

  2. 関数と同様に、引数を指定してオブジェクトを呼び出します。

System object の機能の詳細については、System object とはを参照してください。

作成

構文

deintrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver
deintrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(Name=Value)
intrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(m,b,ic)

説明

deintrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver は、既定の畳み込みデインターリーバー System object を作成します。

deintrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(Name=Value) は、名前と値の引数を 1 つ以上使用してプロパティを設定します。たとえば、NumRegisters=10 は内部シフト レジスタの数を指定します。

例

intrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver(m,b,ic) は、NumRegisters プロパティを m に、RegisterLengthStep プロパティを b に、InitialConditions プロパティを ic に設定します。

プロパティ

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特に指定がない限り、プロパティは "調整不可能" です。つまり、オブジェクトの呼び出し後に値を変更することはできません。オブジェクトは呼び出すとロックされ、ロックを解除するには関数 release を使用します。

プロパティが "調整可能" の場合、その値をいつでも変更できます。

プロパティ値の変更の詳細については、System object を使用した MATLAB でのシステム設計を参照してください。

内部シフト レジスタの数。正の整数として指定します。

データ型: double

連続する各シフト レジスタに組み込む追加のシンボル数。正の整数として指定します。最初のレジスタはゼロ シンボルを保持します。

データ型: double

シフト レジスタの初期条件。次のいずれかの値として指定します。

  • スカラー — 最後のシフト レジスタを除くすべてのシフト レジスタが同一の指定値を格納します。

  • 列ベクトル — 列ベクトルの長さが NumRegisters プロパティの値と等しい場合、k 番目のシフト レジスタは指定のベクトルの (N–k+1) 番目の要素を格納します。N はシフト レジスタの総数です。

最初のシフト レジスタはゼロ遅延であるため、値を指定する必要はありません。最初のシフト レジスタの遅れがゼロであるため、オブジェクトはこのプロパティの最初の要素を無視します。

データ型: double

使用法

構文

deintrlvseq = deintrlvr(intrlvseq)

説明

deintrlvseq = deintrlvr(intrlvseq) は、一連のシフト レジスタを使用して、シンボルの入力シーケンス inputseq をデインターリーブします。出力は、デインターリーブされたシーケンスです。

遅延の詳細については、畳み込みインターリーブと畳み込みデインターリーブの遅延を参照してください。

入力引数

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シンボルのインターリーブ済みシーケンス。列ベクトルとして指定します。このシーケンスは、comm.gpu.ConvolutionalInterleaver System object または comm.ConvolutionalInterleaver System object を使用してインターリーブされたシーケンスでなければなりません。

データ転送のレイテンシを短縮するには、入力信号を gpuArray (Parallel Computing Toolbox) オブジェクトとして形式を整えます。詳細については、GPU ベースの System object を使用した配列処理を参照してください。

データ型: double | single | uint32 | int32

出力引数

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シンボルのデインターリーブ済みシーケンス。intrlvseq 入力と同じデータ型とサイズの列ベクトルとして返されます。

オブジェクト関数

オブジェクト関数を使用するには、System object を最初の入力引数として指定します。たとえば、obj という名前の System object のシステム リソースを解放するには、次の構文を使用します。

release(obj)

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stepSystem object のアルゴリズムの実行
releaseリソースを解放し、System object のプロパティ値と入力特性の変更を可能にします。
resetSystem object の内部状態のリセット

例

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ライブ スクリプトを開く

GPU ベースの畳み込みインターリーバーと畳み込みデインターリーバーの System object を作成します。

intrlvr = comm.gpu.ConvolutionalInterleaver('NumRegisters',2, ...
    'RegisterLengthStep',3);
deintrlvr = comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver('NumRegisters',2, ...
    'RegisterLengthStep',3);

ランダム データ シーケンスを生成します。データ シーケンスをインターリーバーを介して渡してから、デインターリーバーを介して渡します。

data = (0:20)';
intrlvData = intrlvr(data);
deintrlvData = deintrlvr(intrlvData);

元のシーケンス、インターリーブ シーケンス、復元されたシーケンスを表示します。

[data intrlvData deintrlvData]
ans = 21×3

     0     0     0
     1     0     0
     2     2     0
     3     0     0
     4     4     0
     5     0     0
     6     6     0
     7     1     1
     8     8     2
     9     3     3
      ⋮

インターリーバーとデインターリーバーのペアを経由するときの遅延は、NumRegisters プロパティと RegisterLengthStep プロパティの積に等しくなります。

intrlvDelay = intrlvr.NumRegisters * intrlvr.RegisterLengthStep
intrlvDelay = 6

この遅延を考慮して、元のデータとデインターリーブしたデータが同一であることを検証します。

numSymErrors = symerr(data(1:end-intrlvDelay), ...
    deintrlvData(1+intrlvDelay:end))
numSymErrors = 0

詳細

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拡張機能

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バージョン履歴

R2012a で導入

参考

オブジェクト

関数

ブロック

トピック