生成コードのルックアップテーブルブロックに対する最適化

範囲外入力をチェックするコードの削除

既定では、以下のルックアップテーブルブロック用に生成されるコードには、範囲外ブレークポイントまたはインデックス入力をチェックする条件文が含まれます。

より効率的なコードを作成するために、範囲外入力値から保護する条件文を削除することができます。

ブロック	選択するチェックボックス
1-D Lookup Table	生成コードの範囲外入力に対する保護を削除
2-D Lookup Table
n-D Lookup Table
Prelookup
Interpolation Using Prelookup	生成コードの範囲外インデックスに対する保護を削除する

ブロックのダイアログボックスでこのチェックボックスを選択すると、実行するステートメントの数が少なくなるため、コードの効率が向上します。ただし、セーフティクリティカルなアプリケーションのコードを生成している場合、範囲のチェックコードを削除しないでください。

チェックボックスの使用法を確認するために、次のモデルアドバイザーのチェックを実行し、推奨アクションを実行します。

モデルアドバイザーチェック	チェックを実行する場合
[製品別] [Embedded Coder] [計算量が多い範囲外のチェックコードを生成する Lookup Table ブロックを識別します]	コード効率の場合
[製品別]、[Simulink Check]、[モデリング標準]、[DO-178C/DO-331 チェック]、[Lookup Table ブロックの使用をチェック]	セーフティクリティカルなアプリケーションの場合

モデルアドバイザーの詳細については、Simulink^® ドキュメンテーションのモデルアドバイザーを使用したモデルのチェックを参照してください。

ルックアップテーブルのブレークポイント間隔の最適化

ルックアップテーブル内のブレークポイントを調整可能な場合、間隔は生成コードの効率やメモリ使用量に影響しません。ブレークポイントが調整可能ではない場合、間隔のタイプが次の要因に影響を与える可能性があります。

要因	2 のべき乗の等間隔データ	等間隔のデータ	不等間隔のデータ
実行速度	実行速度は最速です。位置検索と内挿は等間隔データの場合と同じです。ただし、固定小数点データ型の速度を上げるために、ビットシフトが位置検索を、ビットマスクが内挿を置き換えます。	実行速度は、位置検索が高速で内挿にはシンプルな除算を使用するため、不等間隔データの場合よりも速くなります。	実行速度は、位置検索が遅く内挿には多くの演算が必要なため、最も遅くなります。
エラー	一様でない曲率を使用する関数の近似には同じ精度を実現するために多くの点が必要になるので、不等間隔データの場合よりも誤差は大きくなります。	一様でない曲率を使用する関数の近似には同じ精度を実現するために多くの点が必要になるので、不等間隔データの場合よりも誤差は大きくなります。	一様でない曲率を使用する関数の近似には同じ精度を実現するため少ない点で済むので、誤差は小さくなります。
ROM の使用量	コマンドの ROM 使用量は減りますが、データの ROM 使用量は増えます。	コマンドの ROM 使用量は減りますが、データの ROM 使用量は増えます。	コマンドの ROM 使用量は増えますが、データの ROM 使用量は減ります。
RAM の使用量	わずかです。	わずかです。	わずかです。

以下のガイドラインに従います。

固定小数点データ型の場合、等間隔で 2 のべき乗のブレークポイントを使用します。
固定小数点以外のデータ型の場合、等間隔のブレークポイントを使用します。

ルックアップテーブルブロックでコード効率を向上させる方法を調べるために、次のモデルアドバイザーのチェックを実行し、推奨アクションを実行します。

[製品別] 、 [Embedded Coder] 、 [問題のある固定小数点演算を特定]
[製品別] 、 [Embedded Coder] 、 [計算量の多い固定小数点および飽和のコードを生成するブロックを特定]

モデルアドバイザーの詳細については、Simulink ドキュメンテーションのモデルアドバイザーを使用したモデルのチェックを参照してください。

ルックアップテーブルブロックのデータコピーの削減

ワークスペース変数を使用して、ルックアップテーブルブロックのテーブルとブレークポイントのデータを格納した後に、これらの変数を調整可能な状態に構成すると、ブロックパラメーターや変数に同じデータ型を使用することでデータのコピーを回避できます。ワークスペース変数には、ベースワークスペースなどのワークスペースやデータディクショナリに格納する MATLAB^® 数値変数と Simulink.Parameter オブジェクトが含まれます。変数のデータ型がブロックパラメーターのデータ型よりも小さい場合、生成されたコードは変数のデータ型をブロックパラメーターのデータ型に暗黙的にキャストします。この暗黙的なキャストにはデータのコピーが必要ですが、これによって RAM の消費量が大幅に増加し、大きなベクトルや行列のコード実行速度が遅くなる可能性があります。

詳細については、生成されたコードにおけるパラメーターのデータ型 (Embedded Coder)および生成されたコードにおける調整可能なキャリブレーションパラメーターの作成 (Simulink Coder)を参照してください。

行優先の配列レイアウトで効率的なコード

行優先の配列レイアウトで効率的なコードを生成するには、モデルコンフィギュレーションパラメーター [数学とデータ型] 、 [行優先の配列レイアウトに最適化されたアルゴリズムを使用] を選択します。行優先のアルゴリズムは、行優先の配列レイアウトのテーブルデータについて演算を行うとき、最高の速度とメモリ使用で動作します。同様に、既定の列優先のアルゴリズムは、列優先の配列レイアウトで最もよく動作します。指定された配列レイアウトに最適化されたアルゴリズムを使用して最高のパフォーマンスを得ることを考慮してください。たとえば、コード生成中に配列レイアウトが行優先として設定されている場合、行優先のアルゴリズムを使用します。

配列のレイアウト	アルゴリズム	キャッシュ対応のアルゴリズム
列優先	列優先	推奨
行優先	行優先	推奨
行優先	列優先	非推奨
列優先	行優先	非推奨

詳細については、Lookup Table ブロックを使用してモデルを列優先レイアウトから行優先レイアウトに変換する (Simulink Coder)を参照してください。

参考

n-D Lookup Table | Prelookup | Interpolation Using Prelookup