quantizer
创建 quantizer 对象
说明
quantizer 对象描述用于量化的数据类型属性。创建 quantizer 对象后，使用 quantize 来量化双精度数据。您可以使用 quantizer 对象仿真具有任意字长和指数长度的自定义浮点数据类型。
创建对象
语法
描述
q = quantizer(Name,Value)
q = quantizer(Value1,Value2)quantizer 会设置列表中的最后一个属性值。
q = quantizer(s)s 中包含的值设置在每个字段名称中命名的属性。
q = quantizer(pn,pv)pn 中指定的命名属性设置为元胞数组 pv 中的对应值。
创建 quantizer 对象时，可以使用名称-值字符串参量、结构体和名称-值元胞数组参量的组合来设置属性值。
属性
对象函数
quantize | 使用 quantizer 对象量化数值数据 |
unitquantize | 使用 quantizer 对象量化数值数据，但不会对 eps 为接近 +1 的范围内的数值进行量化 |
wordlength | quantizer 对象的字长 |
示例
创建具有默认属性值的 quantizer 对象。
q = quantizer
q =
DataMode = fixed
RoundMode = floor
OverflowMode = saturate
Format = [16 15]
要复制 quantizer 对象，请使用赋值。
q = quantizer; r = q; isequal(q,r)
ans = logical
1
使用属性名称-值参量设置 quantizer 对象属性。
q = quantizer('Mode','fixed','RoundMode','ceil',... 'OverflowMode','saturate','Format',[5 4])
q =
DataMode = fixed
RoundMode = ceil
OverflowMode = saturate
Format = [5 4]
通过仅在命令中列出属性值来设置 quantizer 对象属性。
q = quantizer('fixed','ceil','saturate',[5 4])
q =
DataMode = fixed
RoundMode = ceil
OverflowMode = saturate
Format = [5 4]
使用结构体设置 quantizer 对象属性。
struct.DataMode = 'fixed'; struct.RoundMode = 'ceil'; struct.OverflowMode = 'saturate'; struct.Format = [5 4]; q = quantizer(struct)
q =
DataMode = fixed
RoundMode = ceil
OverflowMode = saturate
Format = [5 4]
使用属性名称和属性值元胞数组来设置 quantizer 对象属性。
pn = {'Mode','RoundMode','Overflowmode','Format'};
pv = {'fixed','ceil','saturate',[5 4]};
q = quantizer(pn,pv)q =
DataMode = fixed
RoundMode = ceil
OverflowMode = saturate
Format = [5 4]
使用 quantize 量化数据，查看量化如何影响 quantizer 对象状态，并使用 reset 将 quantizer 对象状态重置为其默认值。
构造一个示例数据集，并创建一个 quantizer 对象来指定在量化数据集时要使用的量化参数。
format long g rng(0,'twister'); x = rng(100); q = quantizer([16,14])
q =
DataMode = fixed
RoundMode = floor
OverflowMode = saturate
Format = [16 14]检索 max 和 noverflows 的值。
q.max q.noverflows
ans =
-1.79769313486232e+308
ans =
0请注意 max 等于 -realmax，这表示量化器 q 处于重置状态。
使用 quantize 函数根据 quantizer 对象的设定量化数据集。
y = quantize(q,x);
Warning: 625 overflow(s) occurred in the fi quantize operation.
检查 max 和 noverflows 的值。
q.max q.noverflows
ans =
1.99993896484375
ans =
625请注意，最大记录值是在量化后获得的，即 q.max == max(y)。
重置并检查 quantizer 状态。
reset(q) q.maxlog q.noverflows
ans =
-1.79769313486232e+308
ans =
0此示例说明如何使用由 quantizer 对象指定的属性来量化数据。
首先，创建一些要量化的数据。
x = linspace(-15,15,1000);
量化为自定义精度浮点数
创建一个 quantizer 对象，指定一个自定义精度浮点数据模式，其字长为 6 位、指数长度为 4 位。
q = quantizer('DataMode','float','Format',[6 4])
q =
DataMode = float
RoundMode = floor
Format = [6 4]
RoundMode 属性使用默认设置 'Floor'。
使用 quantize 函数通过 quantizer 对象指定的属性量化 x 中的数据。
y = quantize(q,x);
绘制 y 对 x 的图以可视化指定的量化属性对此数据的影响。
plot(x,x,x,y); title(tostring(q)); legend('Input Data','Quantized Data','Location','northwest');
![Figure contains an axes object. The axes object with title quantizer('float', 'floor', [6 4]) contains 2 objects of type line. These objects represent Input Data, Quantized Data.](../../examples/fixedpoint/win64/QuantizeDataUsingTheQuantizerObjectExample_01.png)
您可以使用 quantizer 对象的只读属性来访问更多信息。
q.noverflows
ans = 0
q.nunderflows
ans = 0
在此示例中，在量化运算中发生 0 次溢出和 0 次下溢。
量化为定点数
创建一个 quantizer 对象，指定一个有符号定点数据模式，其字长为 6 位、小数长度为 1 位，且在溢出时绕回。
q = quantizer([6 1],'wrap')q =
DataMode = fixed
RoundMode = floor
OverflowMode = wrap
Format = [6 1]
quantizer 使用默认 DataMode 属性 'fixed' 以及默认 RoundMode 属性 'Floor'。
使用 quantize 函数通过 quantizer 对象指定的属性量化 x 中的数据。
y = quantize(q,x);
绘制 y 对 x 的图以可视化指定的量化属性对此数据的影响。
plot(x,x,x,y); title(tostring(q)); legend('Input Data','Quantized Data','Location','northwest');
![Figure contains an axes object. The axes object with title quantizer('fixed', 'floor', 'wrap', [6 1]) contains 2 objects of type line. These objects represent Input Data, Quantized Data.](../../examples/fixedpoint/win64/QuantizeDataUsingTheQuantizerObjectExample_02.png)
您可以使用 quantizer 对象的只读属性来访问更多信息。
q.noverflows
ans = 0
q.nunderflows
ans = 17
在此示例中，在量化运算中发生 0 次溢出和 17 次下溢。
