ルックアップ テーブルを使用した近似関数
ルックアップ テーブル オプティマイザーを使用して、関数、サブシステム、ブロックを近似するメモリ効率の高いルックアップ テーブルを生成できます。これを使用して既存の Lookup Table ブロックを最適化することもできます。
アプリ
| ルックアップ テーブル オプティマイザー | 既存のルックアップ テーブルの最適化とルックアップ テーブルによる関数の近似 |
クラス
FunctionApproximation.Problem | 近似する関数または最適化するルックアップ テーブルを定義するオブジェクト |
FunctionApproximation.Options | FunctionApproximation.Problem オブジェクトで使用する追加オプションの指定 |
FunctionApproximation.LUTSolution | 最適化されたルックアップ テーブル データまたは数学関数を近似するルックアップ テーブル データ |
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculator | システム内の Lookup Table ブロックで使用されるメモリの計算 |
FunctionApproximation.TransformFunction | Object defining transform function to approximate (R2023a 以降) |
オブジェクト
LUTCompressionResult | システム内のすべての Lookup Table ブロック用の最適化されたルックアップ テーブル データ (R2020a 以降) |
関数
FunctionApproximation.compressLookupTables | システム内のすべての Lookup Table ブロックの圧縮 (R2020a 以降) |
coder.approximation | 関数置換構成オブジェクトの作成 |
DataTypeWorkflow.findDecoupledSubsystems | 近似で置き換えるサブシステムのリストの取得 |
トピック
- メモリ効率を高めるためのルックアップ テーブルの最適化
ルックアップ テーブル オプティマイザーを使用したルックアップ テーブルの最適化
- メモリ効率を高めるためのプログラムによるルックアップ テーブルの最適化
既存のルックアップ テーブルを最適化し、Math Function ブロックまたは関数ハンドルからルックアップ テーブルを生成する。
- 最適化されたルックアップ テーブルの MATLAB 関数としての生成
ルックアップ テーブル オプティマイザーを使用して、ルックアップ テーブルを MATLAB® 関数として生成する。
- 最適化されたルックアップ テーブルを MATLAB 関数としてプログラムで生成
最適化されたルックアップ テーブルを MATLAB 関数としてプログラムで生成。
- 直接ルックアップ テーブルを使用した関数の近似
直接ルックアップ テーブルによる関数またはブロックの近似を生成する。
- ルックアップ テーブルを使用した MATLAB Function ブロックでの関数の置換
ルックアップ テーブル置換を使用して MATLAB Function ブロックを自動的に置換します。
- 浮動小数点モデルから固定小数点モデルへの変換
固定小数点ツールを使用して浮動小数点モデルを固定小数点モデルに変換する。
注目の例
固定小数点の関数近似
固定小数点ライブラリ関数が使用できない場合、固定小数点アプリケーションにはその関数の近似が必要です。多くの場合、内挿されたルックアップ テーブルを使用して指定範囲の関数近似を保存します。
直接ルックアップ テーブルを使用した複雑な dB の計算
デシベル レベルを計算する最適化された直接ルックアップ テーブルを作成する。
![fxpopt および [HDL コードの生成] を使用したニューラル ネットワーク アルゴリズムの固定小数点への変換](../examples/fixedpoint/win64/ConvertNeuralNetworkToFixedPointAndGenerateHDLCodeExample_07.png)
fxpopt および [HDL コードの生成] を使用したニューラル ネットワーク アルゴリズムの固定小数点への変換
固定小数点の最適化とルックアップ テーブルの最適化を使用したニューラル ネットワークの固定小数点への変換。
ニューラル ネットワーク アルゴリズムの固定小数点への変換と C コードの生成
固定小数点ツールとルックアップ テーブルの最適化を使用してニューラル ネットワークを固定小数点に変換します。
数字認識ニューラル ネットワークの固定小数点への変換と C コードの生成
固定小数点ツールおよびルックアップ テーブル オプティマイザーを使用した組み込み効率の良いニューラル ネットワークの作成。
固定小数点の量子化された制限ボルツマン マシン アルゴリズムを使用したイメージのノイズ除去
制限ボルツマン マシン (RBM) アルゴリズムを組み込み効率の良いバージョンに変換する。
Optimize Lookup Tables for Periodic Functions
Reduce the size of lookup tables for functions with symmetry.
Replace Fitted Curve with Optimized Lookup Table
Reduce the size of lookup tables for functions with symmetry.
Interpolation ブロックの高精度の計算
この例では、内部ルールを使用して Interpolation Using Prelookup ブロックで高精度の計算を実行する方法を示します。Interpolation ブロックを使用すると、中間結果のデータ型を設定できます。
固定小数点の Prelookup と Interpolation
この例では、Prelookup ブロックと Interpolation Using Prelookup ブロックの一部の機能を示します。
Prelookup と Interpolation ブロックの共有パラメーター
この例では、生成されたコードのパラメーター データが Prelookup ブロックと Interpolation ブロック間でどのように共有されるかを示します。
Prelookup ブロックに対する共有ユーティリティ関数
この例では、Prelookup ブロック間でユーティリティ関数がどのように共有されるかを示します。Prelookup ブロックによって生成されるユーティリティ関数は、このブロックの入力、出力、およびブレークポイント パラメーターのターゲット データ型と、インデックス検索法および整数丸めモードによって決められます。このモデル内の 2 つの Prelookup ブロックは、そのデータ型が異なる場合でも、上記の要件を満たし、ユーティリティ関数を共有します。
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