Fixed-Point Designer

固定小数点モデリング

アプリケーション固有の語長、2 進小数点、または任意の傾きとバイアスのスケーリングを用いて固定小数点アルゴリズムをシミュレーションすることで、数値精度に対する性能のトレードオフを評価します。丸めモードやオーバーフローモードなどの詳細を制御します。

ビットトゥルーコード生成

精度を下げた設計向けにシミュレーション結果と生成コードの間のビットトゥルー一致を維持し、忠実度の高いアルゴリズム展開を確保します。

固定小数点 AI モデル

リソースに制約のあるデバイスへの展開に備えるため、機械学習モデルディープ ニューラル ネットワークの学習可能なパラメーターを固定小数点データ型に量子化します。

モデルのシミュレーション中における信号値のヒストグラムの範囲。

エラーを早期発見

オーバーフロー、桁落ち、範囲または精度の損失の原因をすばやく特定してデバッグします。モデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) のワークフローのより早い段階で数値的動作の問題を解決し、開発コストを削減します。

自動データ型指定

固定小数点と浮動小数点の自動データ型指定を用いて、設計の数値効率を向上させます。ガイド付きの変換ワークフローを用いて、数値的動作に対する量子化の効果を探索します。

組み込みの浮動小数点

設計を倍精度から単精度および半精度に自動的に変換することで、組み込み環境での効率性を向上させます。非正規数向けに flush-to-zero 動作をエミュレートします。

製品横断的なサポート

モデル化から最終展開まで、設計全体に固定小数点を統合できます。信号、オーディオ処理、通信のワークフローで、組み込みの固定小数点サポートを活用できます。

HDL 最適化行列ブロック

ハードウェア効率の高い FPGA 上での実装のために、QR 分解などの線形方程式およびコア行列演算の設計パターンをモデル化する Simulink ブロックの固定小数点 HDL ライブラリにアクセスします。HDL Coder を使用して HDL コードを生成します。

ルックアップテーブルの圧縮

数学的に複雑な関数や複雑なサブシステムを、最適なルックアップテーブルで近似します。データ ポイント数とデータ型を最適化することで、既存のルックアップ テーブルを圧縮してメモリ使用量を削減します。

「MATLAB、MATLAB Coder、Fixed-Point Designer を組み合わせることで、小規模なチームでも、複雑なリアルタイム信号処理アルゴリズムを開発することができました。また、アルゴリズムを最適化して消費電力やメモリ要件を削減しただけでなく、組み込みコードの実装を加速し、医療機器の妥当性確認に必要な厳密なテストを実行することができました。」

Marina Brockway, VivaQuant