最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

オーバーフローの検出

この例では、固定小数点コンバーター 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

• 固定小数点コンバーター アプリを開く

• ソース ファイルの選択

• 入力の型の定義

• 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^®

• 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 (MATLAB)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

1. ローカル作業フォルダーを作成します。たとえば、c:\overflow のようにします。

2. docroot\toolbox\fixpoint\examples フォルダーに変更します。MATLAB コマンド ラインで次のように入力します。

   cd(fullfile(docroot, 'toolbox', 'fixpoint', 'examples'))

3. overflow.m および overflow_test.m ファイルをローカル作業フォルダーにコピーします。

   次のような事前処理と事後処理を行う別のテスト スクリプトを作成することをお勧めします。

   • 入力の読み込み

   • 入力値の設定

   • テスト結果の出力

   詳細は、テスト ファイルの作成を参照してください。

   タイプ	名前	説明
   関数のコード	overflow.m	MATLAB のエントリポイント関数
   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

 関数 overflow

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

 関数 overflow_test

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

固定小数点コンバーター アプリを開く

1. 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。

2. 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

1. 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。

2. [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固定小数点変換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

1. [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。

2. [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。

   

3. [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

1. エントリポイント MATLAB 関数用にインストルメント化された MEX 関数がアプリによって生成されます。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。

2. 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 [乗算器モード] と [加算器モード] 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。

   

3. [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。

   

4. 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

1. [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。

   

2. 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、[乗算器モード] 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。