主要内容

选择一个范围收集方法

定点工具自动化的任务指定定点仿真软件的数据类型万博1manbetx®模型。您可以选择使用一个迭代定点转换过程,也称为自动定量,或者您可以优化模型中数据类型使用fxpopt。定点工具还允许您探索浮点和定点数据类型的数值行为模型。

工具收集范围的数据模型对象从设计对象显式地指定最小值和最大值,从记录的最小和最大值发生在模拟,或从派生的最小值和最大值范围使用静态分析。

方法 优势 缺点

使用模拟最大和最小值

  • 有用的,如果你知道要使用的输入模型。

  • 你不需要指定任何设计范围信息。

  • 并非总是可行,收集完整的模拟范围。

  • 模拟可能要花费很长时间。

使用设计最小和最大值

您可以使用这个方法,如果不支持模型包含块范围分析。万博1manbetx然而,如果可能的话,使用仿真数据提出的数据类型。

  • 设计范围通常只能在一些输入和输出信号。

  • 你只能提出数据类型与指定的信号设计最小和最大值。

使用派生的最小和最大值

你不需要模拟多次,确保仿真数据涵盖了完整的操作范围。

  • 推导过程可能要花费很长时间。

在定点的工具,你可以选择三个范围收集模式:

  • 模拟范围通过模拟——收集范围。收集和合并多个模拟运行的范围,您可以指定模拟输入。

  • 派生的范围——收集范围通过静态分析的范围,也被称为范围分析。

  • 模拟范围分析——收集范围通过模拟和派生范围分析和结合的结果。

功能 模拟范围 派生的范围 模拟范围分析
范围覆盖 提出了数据类型是基于模拟范围。提供的建议定点工具提供的试验台一样好。收集的数据类型的建议是基于最小和最大的价值。 静态范围分析通常提供一个更为保守的数据类型的建议。收集的数据类型的建议是基于最小和最大的价值。 提出了数据类型是基于仿真的结合范围和派生的范围。收集的数据类型的建议是基于最小和最大的价值。此选项提供了最全面的信息。
模拟输入 综合的输入信号,锻炼你的设计。这允许您收集和合并范围从多个模拟输入病例。 范围从推导报道仅基于设计范围中指定的模型。模拟输入不习惯得到范围。 范围是基于模拟合并范围和范围的组合来自设计范围中指定的模型。
设计范围 仿真验证范围与设计规范和违规报告诊断查看器。 设计范围对模型必须被指定。收集的数据类型的建议是基于最小和最大的价值。 仿真验证范围与设计规范范围。获得设计范围对模型必须被指定。
万博1manbetx支持的功能 所有模型对象支持工具和收集范围。万博1manbetx 范围分析支持模型对象的一个子集万博1manbetx。有关更多信息,请参见不支万博1manbetx持的模型软件功能万博1manbetx。 范围分析支持模型对象的一个子集万博1manbetx。有关更多信息,请参见不支万博1manbetx持的模型软件功能万博1manbetx。
建模构造 在模拟范围总是收敛。 一些建模结构,如反馈循环,可能需要更多的设计范围信息融合。 模拟范围总是收敛。一些建模结构,如反馈循环,之前可能需要更多的设计范围信息派生的收敛范围。
可调参数与已知的范围 你必须练习使用模拟输入完整的可调范围。 设计范围可调参数的报道。 设计范围可调参数的报道。你可以使用模拟输入另外锻炼可调范围。
模拟模式 仪表数据仅仅是收集在正常模式。没有仪器收集数据而在加速器运行模式或快速加速模式。如果你知道仿真需要很长一段时间,你可能想要推导模型范围。 模拟模式没有影响范围分析。 仪表数据仅仅是收集在正常模式。没有仪器收集数据而在加速器运行模式或快速加速模式。如果你知道仿真需要很长一段时间,你可能想要推导模型范围。

根据收集的范围信息,最大化的工具提出了定点数据类型精度和覆盖范围。定点工具允许您检查数据类型的建议,然后将它们应用在模型中对象的选择性。

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