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cast

将变量转换为不同数据类型

说明

示例

b = cast(a,'like',p)a 转换为与 p 具有相同 numerictype、复/实性(实数或复数)以及 fimath 的数值。如果 ap 均为实数,则 b 也是实数。否则,b 为复数。

示例

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定义一个标量 8 位整数。

a = int8(5);

创建一个有符号 fi 对象,其字长为 24,小数长度为 12

p = fi([],1,24,12);

a 转换为定点,其 numerictype、复/实性(实数或复数)和 fimath 与指定的 fi 对象 p 相同。

b = cast(a, 'like', p)
b = 
     5

          DataTypeMode: Fixed-point: binary point scaling
            Signedness: Signed
            WordLength: 24
        FractionLength: 12

定义一个由 1 组成的 2×3 矩阵。

A = ones(2,3);

创建一个有符号 fi 对象,其字长为 16,小数长度为 8

p = fi([],1,16,8);

A 转换为与 p 具有相同的数据类型和复/实性(实数或复数)的数值。

B = cast(A,'like',p)
B = 
     1     1     1
     1     1     1

          DataTypeMode: Fixed-point: binary point scaling
            Signedness: Signed
            WordLength: 16
        FractionLength: 8

编写一个 MATLAB® 算法,该算法支持使用不同数据类型运行,而无需更改算法本身。要重用算法,请将数据类型与该算法分开定义。

通过这种方法,您可以在使用浮点数据类型的情况下运行算法来定义基线。然后,您可以在使用不同定点数据类型的情况下测试算法,并将定点行为与基线进行比较,而无需对原始 MATLAB 代码进行任何修改。

编写一个 MATLAB 函数 my_filter,其输入参数为 T,它是用来定义系数和输入和输出数据的数据类型的一个结构体。

function [y,z] = my_filter(b,a,x,z,T)
    % Cast the coefficients to the coefficient type
    b = cast(b,'like',T.coeffs);
    a = cast(a,'like',T.coeffs);
    % Create the output using zeros with the data type
    y = zeros(size(x),'like',T.data);
    for i = 1:length(x)
        y(i) = b(1)*x(i) + z(1);
        z(1) = b(2)*x(i) + z(2) - a(2) * y(i);
        z(2) = b(3)*x(i)        - a(3) * y(i);
    end
end

编写一个 MATLAB 函数 zeros_ones_cast_example,用浮点步长输入和定点阶跃输入调用 my_filter,然后比较结果。

function zeros_ones_cast_example

    % Define coefficients for a filter with specification
    % [b,a] = butter(2,0.25)
    b = [0.097631072937818   0.195262145875635   0.097631072937818];
    a = [1.000000000000000  -0.942809041582063   0.333333333333333];

    % Define floating-point types
    T_float.coeffs = double([]);
    T_float.data   = double([]);

    % Create a step input using ones with the 
    % floating-point data type
    t = 0:20;
    x_float = ones(size(t),'like',T_float.data);

    % Initialize the states using zeros with the 
    % floating-point data type
    z_float = zeros(1,2,'like',T_float.data);

    % Run the floating-point algorithm
    y_float = my_filter(b,a,x_float,z_float,T_float);
     
    % Define fixed-point types
    T_fixed.coeffs = fi([],true,8,6);
    T_fixed.data   = fi([],true,8,6);

    % Create a step input using ones with the 
    % fixed-point data type
    x_fixed = ones(size(t),'like',T_fixed.data);

    % Initialize the states using zeros with the 
    % fixed-point data type
    z_fixed = zeros(1,2,'like',T_fixed.data);

    % Run the fixed-point algorithm
    y_fixed = my_filter(b,a,x_fixed,z_fixed,T_fixed);
     
    % Compare the results
    coder.extrinsic('clf','subplot','plot','legend')
    clf
    subplot(211)
    plot(t,y_float,'co-',t,y_fixed,'kx-')
    legend('Floating-point output','Fixed-point output')
    title('Step response')
    subplot(212)
    plot(t,y_float - double(y_fixed),'rs-')
    legend('Error')
    figure(gcf)
end

输入参数

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变量,指定为 fi 对象或数值变量。

复数支持:是

原型,指定为 fi 对象或数值变量。要使用原型指定复数对象,必须为原型指定值。否则,您不需要指定值。

复数支持:是

提示

通过使用 b = cast(a,'like',p) 语法指定独立于算法代码的数据类型,您可以:

  • 重用具有不同数据类型的算法代码。

  • 使用数据类型设定和针对不同数据类型的 switch 语句来保持算法的简洁性。

  • 提高算法代码的可读性。

  • 在定点和浮点数据类型之间切换以比较基线。

  • 在不更改算法代码的情况下,在不同定点设置之间切换。

版本历史记录

在 R2013a 中推出