Jack Ferrari,Mathworks
学习如何在Simulink中使用基于框架的处理金宝app®加速仿真和模拟实时系统行为的模型。配合DSP System Toolbox™,您可以配置信号处理块来创建和操作数据帧,允许在单个时间步内处理多个样本。了解如何使用Simulink图金宝app形特性,包括信号尺寸标签和彩色编码的样本时间来检查和调试系统模型。您还可以使用Simulink Profil金宝apper来评估不同数据帧大小对模拟性能的影响。
作为Simulink模型中的帧进行分组和处理信号数据通常可以导致改进的模拟性能。金宝app它还更加密切地模仿信号数据流如何通过实时数字信号处理系统处理,允许更准确地模拟硬件中的真实世界行为。在此视频中,我们将介绍使用Simulink中的帧的基础知识,包括将它们介绍到模型,使基于帧的处理的块,以及评估不同帧大小的效果。金宝appSimulink中的金宝app帧类似于与Matlab中的向量工作。向量化MATLAB代码通常比包含循环的相应代码更快地运行。
这是因为MATLAB解释器调用的次数降低,减少了代码执行上的开销。类似地,作为Simulink中的帧的处理数据减少了呼叫Simulink调度器的开金宝app销,从而导致更快地模拟。与DSP系统工具箱配对,Simulink提供了一系列块以模拟和模金宝app拟信号处理系统。信号处理块可以被配置为处理由其块参数指定的数据的样本或数据帧。在基于样本的处理中,块处理一次从一个或多个通道的时间发出一个样本。
例如,这里,两个通道进入正方形块,但是每次步骤都仅处理来自每个通道的一个样本。或者,当为基于帧的处理启用块时,它们以称为帧的顺序样本组的信号处理信号。这里所示的帧有两个通道,每个通道都有五个顺序样本。列数表示每帧的通道,而行数表示每个通道的样本。现在以基于帧的方式处理相同的多通道信号。
在单个时间步骤中,处理来自一个或多个通道的多个样本。为了展示基于帧的处理可以实现的改进性能,让我们来看看音频信号处理中的应用程序的示例。在该模型中,导入立体声音频文件并处理以添加一系列声音效果。模型的停止时间设置为10秒钟。在从多媒体文件块读取之后,音频信号通过三个部分,一个拼图效果块,混响器块,并最终写入MATLAB工作空间后传递级联的逐个逐级滤波器。
进一步检查拜访过滤器,我们可以看到每个过滤部分都设置为与基于帧的处理操作。Flanger和Reverb块配置为继承信号采样率。以确认该模型将与正确大小的数据帧,让我们第一组的从多媒体块中的音频帧大小参数模拟为每帧256个样本。现在让我们打开调试菜单并在信息叠加下启用信号尺寸和采样时间颜色。正如我们所看到的,模型中的每个块都以预期的方式对256x2的信号输入进行操作。
我们希望在帧中看到两列,因为立体声音频信号有两个通道用于左和右声音。现在我们准备开始模拟。为了评估模型的性能,我们将使用位于Debug菜单中的Simulink Profiler。金宝app首先,如前所述,让我们模拟帧大小为256个样本的示例模型。让我们使用Profiler运行模型,以生成包含性能结果的Profiler报告。
现在,让我们将源块的音频帧大小参数增加到每帧1024个样本,并再次运行Profiler。让我们添加第二个报告面板,以便我们可以并排比较两个分析器报告。与第二次仿真每帧1024个样本相比,我们可以看到,每帧256个样本的仿真运行需要更多的时间和调用模型中的块的数量来完成。通过使用来自分析器报告的数据绘制仿真时间和对每个仿真块的调用数量,可以快速识别性能和帧大小之间的关系。由于每帧处理的信号需要更少的块调用,因此仿真可以从减少的Simulink调度器开销中受益,从而提高性能。金宝app
然而,较大的帧也会消耗更多的内存,这可能会对复杂模型的性能产生负面影响。一般来说,值得尝试不同的帧大小,以找到一个最大化模型模拟性能的帧。综上所述,在Simulink模型中引入帧可以减少开销并提高仿真性能。金宝app基于帧的处理也非常类似于实时系统收集和操作数据流的方式。金宝appSimulink提供了建模、设计和测试信号处理系统的功能,这些功能块支持基于框架的信号。金宝app
在我们合作的示例中,我们只需要更改源块的音频帧大小参数以试验不同帧尺寸在模型上的效果。和诸如信号尺寸和颜色编码的采样时间的图形特征可用于在系统架构中快速查看和检查在设计和测试中的系统架构中的信号。有关Simulink中基于帧的处理的示例和更多信息,请访问我们的文档。金宝app
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