选择一个查找表的指导方针
数据集维数
在某些情况下,数据集的维度决定的查找表块适合您的应用程序。如果你是近似一维函数,考虑使用一维查找表或动态查找表块。如果你是近似二维函数,考虑二维查找表块。块等一天的查找表和直接查找表(一天)允许你近似的函数N变量。
数据集数字和数据类型
数字和数据类型的数据集的影响决定的查找表块是最合适的。尽管所有的查找表块支持实数,金宝app直接查找表(一天),一维查找表,二维查找表,一天的查找表块也支持复杂的表数据。金宝app所有查找表块支持整数和定点数据除了金宝app双和单数据类型。
请注意
直接查找表(一天),定点为表数据类型支持,输出端口,和可选的表输入端口。金宝app
数据的准确性和平滑度
返回所需的精确性和平滑的数据通过一个查找表确定,您应该使用的块。大多数街区提供选项来进行内插和外推,改善之间值的准确性或外部表的数据,分别。例如,动态查找表块进行线性内插和外推,而一天的查找表块执行不是线性的,三次样条插值和外推,或者Akima样条插值和推断。相比之下,直接查找表(一天)没有任何内插或外推块执行表查找。可以实现内插和外推方法的混合使用Prelookup块的插值使用Prelookup块。
动态表的输入
查找表的动态查找表的输入影响的块是适合您的应用程序。块使用不同的索引搜索方法与查找表的输入到断点。大部分的查找表块提供二进制搜索算法,它执行如果输入从一个时间步长变化显著。的一维查找表,二维查找表,一天的查找表,Prelookup块提供了一个线性搜索算法。使用这个算法的选择简历搜索从先前的结果执行如果输入变化缓慢。一些查找表模块还提供了一种搜索算法,最适合断点组成的均匀间隔的断点。可以实现通过使用索引搜索的方法Prelookup块的插值使用Prelookup块。
效率的性能
当查找表操作的效率是非常重要的,考虑使用Prelookup块的插值使用Prelookup块。这些块单独的表查找过程分为两个组成部分——一个索引搜索与输入表数据,紧随其后的是一个内插和外推阶段,计算输出。这些块使您能够执行单个索引搜索然后重用结果查找多个表中的数据。此外,插值使用Prelookup块可以执行子表选择,篡改部分表的数据块,而不是整个表。例如,如果您的3 d表数据构成一堆二维表插入,您可以指定一个端口输入选择选择一个或多个二维表从堆栈的插值。一个完整的三维插值7 sub-interpolations但二维插值只需要3 sub-interpolations。结果,显著改进速度可能在有些维度表用于数据叠加,而不是用于插值。这些特性使表查找操作更有效率,减少计算工作和仿真时间。
总结查找表的块特性
使用下表来识别特性,对应于特定的查找表块,然后选择块最好的满足您的需求。
| 功能 | 一维查找表 | 二维查找表 | 动态查找表 | 一天的查找表 | 直接查找表(一天) | Prelookup | 插值使用Prelookup |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 插值方法 | |||||||
| 平 | • | • | • | • | • | ||
| 最近的 | • | • | • | • | |||
| 线性 | • | ||||||
| 线性点斜式 | • | • | • | • | |||
| 线性拉格朗日 | • | • | • | • | |||
| 三次样条 | • | • | • | ||||
| Akima花键 | • | • | • | ||||
| 外推方法 | |||||||
| 剪辑 | • | • | • | • | • | • | |
| 线性 | • | • | • | • | • | • | |
| 三次样条 | • | • | • | ||||
| Akima花键 | • | • | |||||
| 数字与数据类型的支持金宝app | |||||||
| 复杂的 | • | • | • | • | |||
| 双、单 | • | • | • | • | • | • | • |
| 整数 | • | • | • | • | • | • | • |
| 不动点 | • | • | • | • | • | • | • |
| 索引搜索方法 | |||||||
| 二进制 | • | • | • | • | • | ||
| 线性 | • | • | • | • | |||
| 等间距的点 | • | • | • | • | • | ||
| 从以前的指数 | • | • | • | • | |||
| 杂项 | |||||||
| 子表的选择 | • | • | |||||
| 动态断点数据 | • | ||||||
| 动态表数据 | • | • | • | ||||
| 输入范围检查 | • | • | • | • | • | • | |
