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将变量转换为不同数据类型 -凯发官方首页

将变量转换为不同数据类型

语法

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

说明

示例

b = cast(a,'like',p) 将 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 a 和 p 均为实数，则 b 也是实数。否则，b 为复数。

示例

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);

将 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);

将 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

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

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