定点设计师
建模和优化定点和浮点算法
定点设计师™提供的数据类型和工具来开发定点和单精度算法在嵌入式硬件优化性能。定点设计分析你的设计，并提出了数据类型和属性，如字长和缩放。可以指定详细的数据属性，例如舍入模式和溢流动作，和混合单精度和定点数据。您可以执行位真仿真来观察有限范围和精度的影响，而无需实现硬件设计。
定点设计可以让你转换双精度算法，单精度或固定点。您可以创建并满足计算精度的要求和目标硬件约束优化的数据类型。您可以通过确定数学分析或仪表仿真设计的范围要求。定点Designer提供的应用程序和工具，指导您完成数据的转换过程，使您与浮点基线比较定点结果。
定点设计器支持C、HDL和PLC代码生成。万博1manbetx
入门：
指定定点数据类型和它的所有性能，如舍入模式。
浮点仿真
在仿真和代码生成过程中，为非法线浮点数(例如刷新到零)模拟目标硬件行为。用fp16半精度数据类型在MATLAB中模拟有限精度浮点数®。
可视化信号范围和直方图数据。
派生的范围分析
根据您的设计的数学分析导出的信号范围，并确定最差情况下的范围内或边缘的情况下，无需创建充分详尽的模拟测试平台。使用衍生的范围，可以确保您的设计能够防止或处理所有可能的溢出。
使用推导设计范围的范围。
定点量化
通过一个有指导的工作流，探索不同的定点数据类型及其对系统数值行为的量化效果。在你的设计中观察变量的动态范围，并确保算法在转换后的浮点和定点表示法中表现一致。
使用定点工具转换浮点模型。
自动转换使用单精度转换器。
数据类型的优化
自动遍历各种定点配置以选择最优的异构数据类型，同时满足对系统的数值行为的容忍约束。该优化旨在使用定点数据类型最小化总位宽，以实现有效的设计。
函数逼近和查找表压缩
使用最优查找表近似数学上的复杂函数，如sqrt、exp或复杂子系统。通过减少数据点和数据类型来压缩现有查找表的内存使用量。
溢流和精密损耗检测
快速识别、跟踪和调试溢出、精度损失和范围或精度浪费的来源，并将其与理想的浮点行为进行比较。真正的协议最大化了基于模型的设计的许多好处，例如能够在工作流的早期发现问题。
跟踪溢出的根本原因。
试验数值边缘情况
生成数字富定点和浮点值以测试边缘的情况下，如靠近边界和反规范数值，您的算法的数值的一致性。产生的变化的尺寸或复杂性，并且整数，浮点，或定点数据类型的信号的组合。
生成的数据生成API的测试数据。
定点的工具
提出基于定点工具多个模拟场景的数据类型
恢复点
恢复模型到原来的设计
查找表的优化
允许在优化的查找表中的曲线外的表值
数据类型的优化
指定数据类型优化多个模拟场景
有限精度机器学习
量化和产生用于训练的SVM模型定点C / C ++代码
测试点模式
生成仿真输入，以测试您的设计的全部工作位范围
Half-Precision数据类型
在MATLAB中设计和仿真半精密系统
查看发布说明有关这些功能和相应功能的详细信息。
