グレースケール画像に FAST コーナー検出を適用し、コーナー位置をマークします。出力行列は入力行列と同じサイ ズで、コーナー位置が 255 とマークされ、残りの位置は 0 とマークされています。
ライブラリ Computer Vision
説明
FAST (Features from Accelerated Segment Test) アルゴリズムは、その他のコーナー検出機能に比べて高速で効率的な コーナー検出アルゴリズムです。画像内の各ピクセルの強度がブレゼンハム円近傍の等距離ピクセル 16 個の強度と 比較されます。ピクセルの強度が 9 個以上連続して候補ピクセルの強度より指定のしきい値分高いまたは低い場合、
その候補ピクセルが検出コーナーのリストに追加されます。[Non-maximum suppression] をオンにすると、弱いコー ナー候補が特定されたコーナーから削除されます。
この関数は、静止画像とビデオの両方に使用できます。コーナー候補を検出するため、強度のしきい値 ([Threshold]) を指定します。ピクセルがコーナーとしてマークされると、強度 255 が割り当てられ、それ以外のピクセルには強度 0 が割り当てられます。
データ型サポート
ブロックへの入力は、unit8 データ型の実数値 2D 行列形式のグレースケール画像です。
出力は、unit8 データ型のグレースケール画像です。
パラメーター [Threshold]
候補ピクセルと近傍ピクセルとの強度の差のしきい値を指定します。通常 20 前後の値が使用されます。[Threshold]
パラメーターは、0 ～ 255 の符号なしの整数値として指定できます。
[Non-maximum suppression]
[Non-maximum suppression] をオンにすると、NMS (Non-Maximal Suppression) が適用され、特定されたコーナーか ら弱いコーナーが削除されます。
[Non-maximum suppression] をオフにすると、NMS はディスエーブルになります。
FFT
入力データに高速フーリエ変換 (FFT) を実行し、自然な順序の全精度出力データを生成します。ビット増加しないよ うにデータをスケーリングしたり、ビットが逆順の出力を生成したりすることも可能です。FFT インプリメンテーシ ョンは、パフォーマンスを向上するよう最適化するか、またはリソースを削減するよう最適化できます。FFT の変換
長は、23 ～ 216 の範囲内の 2 のべき乗にする必要があります。
ライブラリ
Digital Signal Processing
付録 B: Model Composer ブロック ライブラリ
説明
FFT ブロックは、入力配列の最初の次元で N ポイント フォワード離散フーリエ変換 (DFT) を計算します。FFT の変換 長 N は、入力配列の要素数と同じになります。N の値は、8 ～ 65536 の範囲の 2 のべき乗にする必要があります。
入力データは N 複素値のベクターで、それぞれの値が 2 の補数 (実数および虚数) として記述されます。このブロック では、固定小数点型の入力のみがサポートされます。
FFT ブロックの出力データは、自然な順序またはビット逆順で生成できます。出力を自然な順序にすると、メモリが 多く必要になるか、実行時間が長くなります。
このブロックは、DFT を計算するため、周波数間引き (DIF) の基数 2 の分解を使用します。基数 2 の分解を使用した N ポイント FFT には log2 (N) 段あり、各段に N/2 基数 2 のバタフライが含まれます。N 要素の出力ベクターは、実 数および虚数の 2 の補数数で表されます。入力データは常に自然な順序で、出力データはビットが逆順または自然な 順序のいずれかになります。
アルゴリズム
FFT は、入力サイズ N の離散フーリエ変換 (DFT) を計算するのに効率的なアルゴリズムです。
離散フーリエ変換 (DFT) は次の計算式で定義されます。
X
k= ∑
n = 0N - 1x
ne - 2xi N nk
k は 0 ～ N - 1 の範囲の整数です。
基数 2 の FFT アルゴリズムでは、DFT がそれぞれの長さが N/2 の 2 つの DFT に分割され、次のように繰り返されま す。
S(k) = S
0(k) + W
kN. S
1(k), k = 0 … N2 - 1;
S =
⎛⎝k + Nk
⎞⎠- W
Nk. S
1(k), k = 0 … N2 - 1.
S
0(k)
S
1(k)
S (k)
S (k+ ) N 2
Nk
W
+ + + _
S
0(k)
S
1(k)
S (k)
S (k+ ) N 2
Nk
W
X23162-082719
データ型サポート
• 入力:
入力には、ベクター (N) または列行列 [1 x N] を使用できます。入力の要素数は 2 のべき乗で、8 ～ 65536 間にす
入力は、自然な順序であると想定されます。
FFT ブロックでは、符号付き固定小数点型を使用して表記した複素型の入力データのみがサポートされます。入 力データを複素数にする必要があるのは、インプリメンテーションのためではなく、FFT アルゴリズムのためで す。
• 出力:
出力は、入力と同じ次元およびデータ型の複素型の数値になります。
このブロックは、スケーリングされていない全精度の出力データ、またはビット増加のないようにスケーリング された出力データを生成します。ビット増加は、[Divide output by (2 * transform length)] パラメーターをオンにす ると回避できます。
出力データは、自然な順序またはビット逆順になります。
パラメーター
• [Output in bit-reversed order]: 出力を自然な順序ではなくビット逆順にします。自然な順序のデータにすると、パ イプラインストリーミング I/O アーキテクチャの場合はメモリ使用量が増え、基数 2 のバースト I/O アーキテク チャの場合は実行時間が長くなります。
• [Divide output by (2 * transform length)]: このオプションを選択すると、入力データと比較してビット増加がない ように出力データがスケーリングされます。出力スケーリングは、データを (2 * 変換長) で除算すると達成されま す。
• [Optimize for Performance or Resources]: FFT アルゴリズムは、パフォーマンスを向上するため、デフォルトでは パイプライン ストリーミング I/O アーキテクチャを使用してインプリメントされますが、パフォーマンスを上げ るとリソース使用量が増加します。FFT を基数 2 のバースト I/O アーキテクチャを使用してインプリメントし、
リソースを削減するよう最適化することもできます。
このブロックの RTL 協調シミュレーションの詳細は、RTL IP ベースのブロック を参照してください。
FIR
FIR Filter を使用して各入力チャネルを個別にフィルターします。
ライブラリ
Digital Signal Processing
説明
FIR Filter ブロックは、入力の各要素を個別のチャネルとして処理し (サンプル ベース処理)、各チャネルを個別にフィ ルターします。インプリメントされるのは、固定係数のスタティック フィルターです。出力次元は入力次元と同じに なり、出力データ型は入力データ型とフィルター係数に基づいて決まります。
FIR ブロックは、次の数式を計算します。
付録 B: Model Composer ブロック ライブラリ
y(k) = ∑
n = 0N - 1a(n)x(k - n) k = 0,1, …
N はフィルター係数の数、a(n) はフィルター係数、x は入力、y は出力です。
データ型サポート
• 寸法:
入力は、スカラー、行列、またはベクターにできます。
• データ型:
入力信号に使用できるのは、固定小数点型のみです。
• 複素数のサポート: 番号
出力の次元は、フィルター係数データ幅に基づいて、ビット増加ありの入力の次元と同じになります。
パラメーター
• [Coefficients parameter]:
フィルター係数を指定します。
• [Coefficients precision]:
• [Use optimal value]: このオプションをオンにすると、フィルター係数が全精度で表示されます。
• [Word Length and Fraction Length]: このパラメーターの値は、[Use optimal value] がオフの場合のフィルター 係数を表示するために使用されます。
このブロックの RTL 協調シミュレーションの詳細は、RTL IP ベースのブロック を参照してください。