投

投变量不同的数据类型

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句法

B =流延（一， '喜欢'，p）的

描述

例

B =流延（一个，'喜欢'，p）转换一个相同的numerictype，复杂性（实数或复数），和fimath如p。如果一个和p都是真实的，那么b也是真实的。除此以外，b是复杂的。

例子

全部收缩

转换一个INT8值不动点

开立真实脚本

定义一个标量的8位整数。

一个= INT8（5）;

创建签名科幻用的字长对象24和的分数长度12。

P =科幻（[]，1,24,12）;

兑换一个与固定点numerictype，复杂性（实数或复数），和fimath指定的科幻目的，p。

B =流延（一，'喜欢'，p）的

B = 5 DataTypeMode：定点：二进制点缩放符号性：签字字长：24 FractionLength：12

将数组不动点

开立真实脚本

定义那些的一个2×3矩阵。

A =酮（2,3）;

创建签名科幻用的字长对象16和的分数长度8。

P =科幻（[]，1,16,8）;

兑换一个到相同的数据类型和复杂性（实数或复数），为p。

B =流延（A，'喜欢'，p）的

B =2×3对象1 1 1 1 1 1 DataTypeMode：定点：二进制点缩放符号性：签字字长：16 FractionLength：8

写MATLAB代码，数据类型的独立

编写一个MATLAB^®算法，可以在不改变算法本身具有不同的数据类型上运行。为了重复利用算法，从该算法分别定义的数据类型。

这种方法允许你通过运行带有浮点数据类型的算法来确定一个基准。然后，您可以测试不同的定点数据类型的算法和比较定点行为基线未做任何修改原始MATLAB代码。

编写一个MATLAB功能，my_filter，其采用输入参数，Ť，这是定义系数和输入和输出数据的数据类型的结构。

功能[Y，Z] = my_filter（B，A，X，Z，T）％投射系数给系数类型B =流延（B，'喜欢'，T.coeffs）;一个铸造=（A，'喜欢'，T.coeffs）;％使用零与数据类型创建输出Y =零（大小（x）的'喜欢'，T.data）;对于I = 1：长度（X）Y（I）= B（1）* X（I）+ Z（1）;Z（1）= B（2）* X（I）+ Z（2） - 一（2）* Y（I）;Z（2）= B（3）* X（ⅰ） - 一（3）* Y（I）;结束结束

编写一个MATLAB功能，zeros_ones_cast_example，即通话my_filter与浮点步骤输入和一个定点步骤输入，然后将结果进行比较。

功能zeros_ones_cast_example％定义系数与规格的过滤器％并[b，A] =黄油（2,0.25）B = [0.097631072937818 0.195262145875635 0.097631072937818];A = [1.000000000000000 -0.942809041582063 0.333333333333333];％定义的浮点类型T_float.coeffs =双（[]）;T_float.data =双（[]）;％创建步骤输入使用那些与％浮点数据类型T = 0:20;x_float =酮（尺寸（T），'喜欢'，T_float.data）;％初始化使用与零的状态％浮点数据类型z_float =零（1,2，'喜欢'，T_float.data）;％执行浮点算法y_float = my_filter（B，A，x_float，z_float，T_float）;％定义定点类型T_fixed.coeffs =科幻（[]，真实，8,6）;T_fixed.data =科幻（[]，真实，8,6）;％创建步骤输入使用那些与％定点数据类型x_fixed =酮（尺寸（T），'喜欢'，T_fixed.data）;％初始化使用与零的状态％定点数据类型z_fixed =零（1,2，'喜欢'，T_fixed.data）;％运行定点算法y_fixed = my_filter（B，A，x_fixed，z_fixed，T_fixed）;％对比结果coder.extrinsic（'CLF'，“插曲”，'情节'，'传说'）CLF副区（211）情节（T，y_float，“合作”，T，y_fixed，“KX-”）图例（“浮点”输出，“定点输出”）标题（“阶跃响应”）副区（212）情节（T，y_float  - 双（y_fixed），“RS-”）图例（'错误'）图（GCF）结束