优化内存效率的查找表
查找表优化器和与其对应的命令行可以优化现有查找表块在你的模型或生成一个节约内存的查找表数学函数块。查找表优化器优化间距断点和数据类型的表数据以减少内存使用的查找表。
优化现有的查找表使用查找表的优化器
优化现有的查找表,包含打开模型查找表块。
load_system (“sldemo_fuelsys”);open_system (“sldemo_fuelsys / fuel_rate_control / airflow_calc”);
启动查找表优化器,在模型中菜单,选择分析>数据类型设计>查找表优化器。
选择你想要的类型的块优化。优化现有的查找表,如注入恒定的查找表,选择现有的仿真软件查找万博1manbetx表。点击下一个。
下现有的块信息,输入的路径查找表块。选择模型中的块,然后单击得到当前块优化器的自动填充块路径。
单击收集当前值模型按钮来更新模型图,让优化器自动收集信息所需的优化过程包括电流输出数据类型,并输入数字,数据类型和值范围。您可以手动编辑所有这些字段指定范围和数据类型规定的其他比目前。
指定期望输出值数据类型作为一个生成的查找表
numerictype或万博1manbetxSimulink.NumericType对象。指定数据类型的每个块的输入
numerictype或万博1manbetxSimulink.NumericType对象。指定的最小值和最大值的每个输入生成的查找表,表中的标量。
对于这个示例,使用指定的当前值模型。点击下一个。
指定要使用约束的优化。设置输出误差公差接受你的设计。
绝对宽容的定义是之间的差异的绝对值的原始输出值和输出值优化的查找表。
相对公差测量误差相对于价值在这一点上,指定为一个非负。
指定允许单词长度作为一个向量基于类型,目的是有效的为你的硬件的目标。例如,如果你想让优化器考虑只有8,16和32位类型,指定
(8、16、32)在允许单词长度字段。设置约束条件后,单击优化。当完成优化,优化器报告内存优化的查找表。您可以编辑约束和再次运行优化,以达到进一步减少内存。
使用默认设置,查找表优化器减少了泵不断查找表使用的内存块从1516字节到942字节(37.86%)。
点击下一个。
点击之前/之后显示的结果把一块原始块的输出与输出的新优化的查找表。
点击在新模型显示优化的附近地区生成一个新发现的查找表使用优化设置应用程序。包含优化子系统的块复制到你的模型。
从一个数学函数生成一个查找表
从一个数学函数,生成一个查找表包含打开模型数学函数块。
load_system (“aero_guidance”);open_system (“aero_guidance /机身和自动驾驶仪/空气动力学和运动方程/空气动力学);
启动查找表的优化器。模型中的菜单,选择分析>数据类型设计>查找表优化器。
选择你想要的类型的块优化。优化数学功能块,选择万博1manbetx数学仿真软件功能块。点击下一个。
下现有的块信息,输入的路径数学函数块。选择模型中的块,然后单击得到当前块优化器的自动填充块路径。
单击收集当前值模型按钮来更新模型图,让优化器自动收集信息所需的优化过程包括电流输出数据类型、数量和数据类型的输入和输入值的范围。您可以手动编辑所有这些字段指定范围和数据类型规定的其他比目前。
指定期望输出值数据类型作为一个生成的查找表
numerictype或万博1manbetxSimulink.NumericType对象。指定数据类型的每个块的输入
numerictype或万博1manbetxSimulink.NumericType对象。指定的最小值和最大值的每个输入生成的查找表,表中的标量。
对于这个示例,使用指定的当前值模型。点击下一个。
指定要使用约束的优化。设置输出误差公差接受你的设计。
绝对宽容的定义是之间的差异的绝对值的原始输出值和输出值优化的查找表。
相对公差测量误差相对于价值在这一点上,指定为一个非负。
指定允许单词长度作为一个向量基于类型,目的是有效的在你的硬件的目标。例如,如果你想让优化器考虑只有8,16和32位类型,指定
(8、16、32)在允许单词长度字段。当你设置限制,点击优化。当完成优化,优化器报告节约内存查找表的记忆。编辑约束并再次运行优化达到进一步减少内存。
点击下一个。
点击之前/之后显示的结果查看原来的块的情节输出查找表的输出相比近似。
点击在新模型显示优化的附近地区使用最优设置生成一个查找表。复制子系统包含查找表块和替换数学函数阻止在您的模型中。
另请参阅
应用程序
类
FunctionApproximation.LUTMemoryUsageCalculator|FunctionApproximation.LUTSolution|FunctionApproximation.Options|FunctionApproximation.Problem
