定点设计器

 

定点设计器

对定点和浮点算法进行建模和优化

固定点建模

通过模拟具有特定应用程序字长、二进制点或任意斜率和偏差缩放的定点算法,评估在数值精度方面的性能权衡。控制详细信息,如舍入和溢出模式。

位真代码生成

保持从模拟到代码生成的比特真协议,以实现降低精度的设计,确保高保真算法部署。

定点人工智能模型

量化的可学习参数机器学习模型深度神经网络为部署到资源受限设备做好准备。 

模型模拟期间信号值的直方图范围。

尽早捕获错误

快速识别和调试溢出、精度损失和浪费范围或精度的来源。在基于模型的设计工作流中尽早解决数值行为问题,降低开发成本。

自动数据键入

通过自动定点和浮点数据键入提高设计的数字效率。使用引导转换工作流探索量化对数值行为的影响。

嵌入式浮点

自动将设计从双精度转换为单精度和半精度,以提高嵌入式环境中的效率。模拟非规格化数字的刷新到零行为。

跨产品支持

从建模到最终部署,在设计中集成定点数字。利用对信号、音频处理和通信工作流的内置定点支持。

HDL优化矩阵块

访问固定点HDL库Simulink模块,为线性方程组和核心矩阵操作(如QR分解)的设计模式建模,以实现硬件效率FPGA的实施。使用HDL编码器生成HDL代码。

查找表压缩

用最优查找表近似数学上复杂的函数或复杂的子系统。通过优化数据点和数据类型,压缩现有的查找表以减少内存使用。

“MATLAB、MATLAB编码器和Fixed-Point Designer使我们的小团队能够开发复杂的实时信号处理算法,对其进行优化以降低功耗和内存需求,加速嵌入式代码的实现,并执行医疗设备验证所需的严格测试。”

玛丽娜·布罗克韦,VivaQuant

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