変換と算術演算

次の例では、パラメーターが double から固定小数点数に変換される場合、入力データ型が出力データ型に変換される場合、および適用される加算、減算、乗算の規則が適用される場合について、Discrete FIR Filter ブロックを使用して説明します。

メモ

ブロックが 4 種類の算術演算すべてを実行できる場合は、乗算と除算の規則が最初に適用されます。Discrete FIR Filter ブロックはこの例です。

Discrete FIR Filter ブロックに 2 つの出力値を設定するとします。最初の出力値は

$$y_1\left(k\right)=13\cdot u\left(k\right)+11\cdot u\left(k-1\right)-7\cdot u\left(k-2\right),$$

で与えられ、2 番目の出力値は下記で与えられます。

$$y_2\left(k\right)=6\cdot u\left(k\right)-5\cdot u\left(k-1\right).$$

さらに、u(k–1) と u(k–2) の初期値はそれぞれ 0.8 と 1.1 で与えられ、すべての入力値、パラメーター、出力値には 2 進小数点のみのスケーリングがあります。

この状況で Discrete FIR Filter ブロックを設定するには、以下に示すように、そのダイアログ ボックスの [メイン] ペインで [係数] パラメーターを [13 11 -7; 6 -5 0] と指定し、[初期状態] パラメーターを [0.8 1.1] と指定しなければなりません。

同様に、このブロックのダイアログ ボックスの [データ型] ペインでオプションを次のように設定します。

Discrete FIR Filter ブロックは、パラメーター変換とブロック操作を次の順序で実行します。

1. 最も近い整数への丸めと飽和を使用して、[Coefficients] パラメーターが doubles から [Coefficients] データ型の値にオフラインで変換されます。

   最も近い整数への丸めと飽和を使用して、[初期状態] パラメーターが doubles から入力データ型にオフラインで変換されます。

2. 係数と入力が両方の出力の初期タイム ステップで一緒に乗算されます。y₁(0) については、演算 13·u(0)、11·0.8、および –7·1.1 が実行されますが、y₂(0) については、演算 6·u(0) と –5·0.8 が実行されます。

   これらの演算の結果は [乗算出力] として格納されます。

3. 合計は [アキュムレータ] で実行されます。その後、最終総和の結果が [出力] に変換されます。

4. 以降のタイム ステップで手順 2 と 3 を繰り返します。

参考

Discrete FIR Filter

関連するトピック

• パラメーターと信号の変換
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