Divide

하나의 입력을 다른 입력으로 나누기

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라이브러리:
Simulink / Math Operations
HDL Coder / HDL Floating Point Operations
HDL Coder / Math Operations

설명

Divide 블록은 첫 번째 입력을 두 번째 입력으로 나눈 결과를 출력합니다. 입력은 두 스칼라, 스칼라와 비 스칼라, 또는 차원이 동일한 두 비 스칼라일 수 있습니다. 이 블록은 모든 포트가 동일한 single형 또는 double형을 가질 경우 나눗셈 포트에서 복소 입력값만 지원합니다.

Divide 블록은 기능적으로 다음과 같이 두 블록 파라미터 값이 사전 설정된 Product 블록과 동일합니다.

• 곱셈 — 요소별(.*)

• 입력 개수 — */

이 두 파라미터 중 하나라도 디폴트 값이 아닌 값을 설정하면, Divide 블록은 기능적으로 Product 블록 또는 Product of Elements 블록과 동일해질 수 있습니다.

예제

Divide 블록을 사용하여 서로 다른 차원의 입력 나누기

이 예제에서는 Divide 블록을 사용하여 두 입력의 요소별 (.*) 나눗셈을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서 Divide 블록은 두 스칼라끼리 나누기, 벡터를 스칼라로 나누기, 스칼라를 벡터로 나누기, 두 행렬끼리 나누기를 수행합니다.

포트

입력

X — 곱할 입력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

다른 입력 신호와 곱해질 입력 신호입니다.

종속성

하나 이상의 X 포트를 활성화하려면 입력 개수 파라미터에 하나 이상의 * 문자를 지정하고 곱셈 파라미터를 요소별(.*)로 설정하십시오.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

÷ — 나눗셈 또는 역연산(역수, 역행렬)을 수행할 입력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

나눗셈 또는 역연산(역수, 역행렬)을 수행할 입력 신호입니다.

종속성

하나 이상의 ÷ 포트를 활성화하려면 입력 개수 파라미터에 하나 이상의 / 문자를 지정하고 곱셈 파라미터를 요소별(.*)로 설정하십시오.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

Port_1 — 곱하거나 나눌 첫 번째 입력

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

곱하거나 나눌 첫 번째 입력으로, 스칼라, 벡터, 행렬 또는 N차원 배열로 제공됩니다.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

Port_N — 곱하거나 나눌 N번째 입력

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

곱하거나 나눌 N번째 입력으로, 스칼라, 벡터, 행렬 또는 N차원 배열로 제공됩니다.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

* — 곱할 입력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

다른 입력 신호와 곱해질 입력 신호입니다.

종속성

하나 이상의 * 포트를 활성화하려면 입력 개수 파라미터에 하나 이상의 * 문자를 지정하고 곱셈 파라미터를 행렬(*)로 설정하십시오.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

Inv — 나눗셈 또는 역연산(역수, 역행렬)을 수행할 입력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

나눗셈 또는 역연산(역수, 역행렬)을 수행할 입력 신호입니다.

종속성

하나 이상의 Inv 포트를 활성화하려면 입력 개수 파라미터에 하나 이상의 / 문자를 지정하고 곱셈 파라미터를 행렬(*)로 설정하십시오.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

출력

Port_1 — 입력에 대해 곱셈, 나눗셈, 역연산(역수, 역행렬)을 수행하여 계산된 출력

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

입력에 대해 곱셈, 나눗셈, 역연산(역수, 역행렬)을 수행하여 계산된 출력입니다.

데이터형: half | single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

파라미터

기본

입력 개수 — 입력 개수 및 연산 유형 제어

*/ (디폴트 값) | 양의 정수 스칼라 | 각 입력 포트마다 * 또는 /

블록의 두 가지 속성을 제어합니다.

• 블록의 입력 포트 개수

• 각 입력이 출력으로 곱해지는지 나뉘는지 여부

다음을 지정합니다.

• 1 또는 * 또는 /

  블록은 하나의 입력 포트를 갖습니다. 요소별 모드에서는 블록이 Product of Elements 블록에 설명된 대로 입력을 처리합니다. 행렬 모드에서는 파라미터 값이 1 또는 *인 경우 블록이 입력 값을 출력합니다. 값이 /인 경우 입력은 정사각 행렬(퇴화된 유형으로서 스칼라도 포함)이어야 하며, 블록은 행렬의 역행렬을 출력합니다. 자세한 내용은 요소별 모드 항목과 행렬 모드 항목을 참조하십시오.

• 1보다 큰 정수 값

  블록은 정수 값으로 지정된 입력 개수를 갖습니다. 입력은 요소별 모드 또는 행렬 모드로 곱해지며, 이는 곱셈 파라미터로 지정됩니다. 자세한 내용은 요소별 모드 항목과 행렬 모드 항목을 참조하십시오.

• 따옴표로 묶이지 않은 두 개 이상의 *와 / 문자로 구성된 문자열

  블록은 문자형 벡터의 길이로 지정된 입력 개수를 갖습니다. * 문자에 해당하는 각 입력이 출력에 곱해집니다. / 문자에 해당하는 각 입력이 출력을 나눕니다. 연산은 요소별 모드 또는 행렬 모드로 곱해지며, 이는 곱셈 파라미터로 지정됩니다. 자세한 내용은 요소별 모드 항목과 행렬 모드 항목을 참조하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: Inputs

유형: 문자형 벡터

값: '2' | '*' | '**' | '*/' | '*/*' | ...

디폴트 값: '*/'

곱셈 — 요소별(.*) 또는 행렬(*) 곱셈

요소별(.*) (디폴트 값) | 행렬(*)

블록이 요소별(.*) 곱셈을 수행할지 아니면 행렬(*) 곱셈을 수행할지 지정합니다.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: Multiplication

유형: 문자형 벡터

값: 'Element-wise(.*)' | 'Matrix(*)'

디폴트 값: 'Element-wise(.*)'

적용 범위 — 지정된 차원을 따라 함수를 적용하는 방법

모든 차원 (디폴트 값) | 지정된 차원

지정된 차원을 따라 함수를 적용하는 방법을 지정합니다.

• 모든 차원 — 모든 차원의 모든 입력값에 함수를 적용합니다.

• 지정된 차원 — 지정된 차원의 모든 입력값에 함수를 적용합니다.

예를 들어, 이 모델에서 곱셈은 요소별(.*)로 설정되고 적용 범위는 모든 차원으로 설정되어 있다고 가정하겠습니다. 블록은 모든 차원의 모든 값의 곱을 반환합니다.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 입력 개수를 *로 설정하고 곱셈을 요소별(.*)로 설정하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: CollapseMode

유형: 문자형 벡터

값: 'All dimensions' | 'Specified dimension'

디폴트 값: 'All dimensions'

차원 — 곱셈을 적용할 차원

1 (디폴트 값) | 양의 정수

곱셈을 적용할 차원으로, 양의 정수로 지정합니다. 예를 들어, 2차원 행렬의 경우 1은 각 열에 함수를 적용하고 2는 각 행에 함수를 적용합니다.

예를 들어, 이 모델에서 곱셈은 요소별(.*)로 설정되고 적용 범위는 지정된 차원으로 설정되며 차원은 2로 설정되어 있다고 가정하겠습니다. 블록은 각 행의 모든 값의 곱을 반환합니다.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 다음을 수행하십시오.

• 입력 개수를 *로 설정합니다.

• 곱셈을 요소별(.*)로 설정합니다.

• 적용 범위를 지정된 차원으로 설정합니다.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: CollapseDim

유형: 문자형 벡터

값: '1' | '2' | ...

디폴트 값: '1'

샘플 시간(상속된 경우 -1) — 샘플 간의 간격

-1 (디폴트 값) | 스칼라 | 벡터

샘플 간의 시간 간격을 지정합니다. 샘플 시간을 상속하려면 이 파라미터를 -1로 설정하십시오. 자세한 내용은 샘플 시간 지정하기 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터는 -1 이외의 값으로 설정한 경우에만 표시됩니다. 자세한 내용은 Blocks for Which Sample Time Is Not Recommended 항목을 참조하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

프로그래밍 방식으로 블록 파라미터 값을 설정하려면 set_param 함수를 사용하십시오.

파라미터:	SampleTime
값:	"-1" (디폴트 값) | scalar or vector in quotes

신호 특성

모든 입력의 데이터형이 동일해야 함 — 모든 입력의 데이터형이 동일해야 함

off (디폴트 값) | on

입력 신호의 데이터형이 모두 동일해야 하는지 여부를 지정합니다. 이 파라미터를 활성화할 경우 입력 신호 유형이 다르면 시뮬레이션 중에 오류가 발생합니다.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: InputSameDT

유형: 문자형 벡터

값: 'off' | 'on'

디폴트 값: 'off'

출력 최솟값 — 범위 검사를 위한 최소 출력값

[] (디폴트 값) | 스칼라

소프트웨어에서 검사하는 출력 범위의 하한 값입니다.

이 최솟값을 사용하여 다음 작업이 수행됩니다.

• 일부 블록에 대해 파라미터 범위 검사(Specify Minimum and Maximum Values for Block Parameters 참조).

• 시뮬레이션 범위 검사(Specify Signal Ranges 및 Enable Simulation Range Checking 참조).

• 고정소수점 데이터형의 자동 스케일링.

• 모델에서 생성한 코드 최적화. 이 최적화 작업은 알고리즘의 코드를 제거하고, SIL 또는 외부 모드 같은 일부 시뮬레이션 모드의 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder) 항목을 참조하십시오.

팁

출력 최솟값은 실제 출력 신호를 포화시키거나 자르지 않습니다. 대신 Saturation 블록을 사용하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

프로그래밍 방식으로 블록 파라미터 값을 설정하려면 set_param 함수를 사용하십시오.

파라미터:	OutMin
값:	'[]' (디폴트 값) | scalar in quotes

출력 최댓값 — 범위 검사를 위한 최대 출력값

[] (디폴트 값) | 스칼라

소프트웨어에서 검사하는 출력 범위의 상한 값입니다.

이 최댓값을 사용하여 다음 작업이 수행됩니다.

• 일부 블록에 대해 파라미터 범위 검사(Specify Minimum and Maximum Values for Block Parameters 참조).

• 시뮬레이션 범위 검사(Specify Signal Ranges 및 Enable Simulation Range Checking 참조).

• 고정소수점 데이터형의 자동 스케일링.

• 모델에서 생성한 코드 최적화. 이 최적화 작업은 알고리즘의 코드를 제거하고, SIL 또는 외부 모드 같은 일부 시뮬레이션 모드의 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder) 항목을 참조하십시오.

팁

출력 최댓값은 실제 출력 신호를 포화시키거나 자르지 않습니다. 대신 Saturation 블록을 사용하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

프로그래밍 방식으로 블록 파라미터 값을 설정하려면 set_param 함수를 사용하십시오.

파라미터:	OutMax
값:	'[]' (디폴트 값) | scalar in quotes

출력 데이터형 — 출력 데이터형 지정

상속: 내부 규칙을 통해 상속 (디폴트 값) | 상속: 역전파를 통해 상속 | 상속: 첫 번째 입력과 동일 | double | single | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | fixdt(1,16) | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <데이터형 표현식>

출력의 데이터형을 선택합니다. 유형은 상속되거나 직접 지정되거나 Simulink.NumericType과 같은 데이터형 객체로 표현될 수 있습니다. 자세한 내용은 Control Data Types of Signals 항목을 참조하십시오.

상속된 옵션을 선택하면 블록은 다음과 같이 동작합니다.

• 상속: 내부 규칙을 통해 상속 — Simulink^®가 임베디드 타깃 하드웨어의 속성을 고려하면서도 수치적 정확도와 성능, 생성된 코드 크기 간에 균형을 이루도록 데이터형을 선택합니다. 임베디드 타깃 설정을 변경할 경우 내부 규칙을 통해 선택된 데이터형이 변경될 수 있습니다. 예를 들어 블록이 int8형의 입력을 int16형의 이득에 곱하고 ASIC/FPGA가 타깃 하드웨어 유형으로 지정된 경우 출력 데이터형은 sfix24입니다. 지정되지 않음(32비트 일반으로 간주됨), 즉 일반 32비트 마이크로프로세서가 타깃 하드웨어로 지정된 경우 출력 데이터형은 int32입니다. 타깃 마이크로프로세서에서 제공된 어떤 워드 길이로도 출력 범위를 수용할 수 없는 경우 Simulink는 진단 뷰어에 오류를 표시합니다.

  항상 코드 효율성과 수치적 정확도를 동시에 최적화할 수 있는 것은 아닙니다. 내부 규칙이 수치적 정확도 또는 성능의 특정 요건에 부합되지 않으면 다음 옵션 중 하나를 사용하십시오.

  • 명시적으로 출력 데이터형을 지정합니다.

  • 상속: 입력과 동일을 간단히 선택합니다.

  • 명시적으로 fixdt(1,32,16) 같은 디폴트 데이터형을 지정한 다음, 모델의 데이터형을 제안하는 고정소수점 툴을 사용합니다. 자세한 내용은 fxptdlg (Fixed-Point Designer) 항목을 참조하십시오.

  • 고유한 상속 규칙을 지정하려면 상속: 역전파를 통해 상속을 사용한 후 Data Type Propagation 블록을 사용합니다. 이 블록의 사용 방법에 대한 예는 Signal Attributes 라이브러리의 Data Type Propagation Examples 블록에서 볼 수 있습니다.

• 상속: 역전파를 통해 상속 — 구동 블록의 데이터형을 사용합니다.

• 상속: 첫 번째 입력과 동일 — 첫 번째 입력 신호의 데이터형을 사용합니다.

종속성

입력값이 단정밀도보다 작은 부동소수점 데이터형인 경우 상속: 내부 규칙을 통해 상속 출력 데이터형은 Inherit floating-point output type smaller than single precision 구성 파라미터의 설정에 따라 다릅니다. 데이터형을 인코딩하는 데 필요한 비트 수가 단정밀도 데이터형을 인코딩하는 데 필요한 32비트보다 작으면 데이터형은 단정밀도보다 작습니다. 예를 들어, half형과 int16형은 단정밀도보다 작습니다.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: OutDataTypeStr

유형: 문자형 벡터

값: 'Inherit: Inherit via internal rule | 'Inherit: Same as first input' | 'Inherit: Inherit via back propagation' | 'double' | 'single' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>'

디폴트 값: 'Inherit: Inherit via internal rule'

고정소수점 툴에 의해 변경되지 않도록 출력 데이터형 설정 잠금 — 고정소수점 툴에 의해 출력 데이터형이 재정의되지 않도록 방지하는 옵션

off (디폴트 값) | on

블록에 지정한 출력 데이터형이 고정소수점 툴에 의해 재정의되지 않도록 방지하려면 이 파라미터를 선택합니다. 자세한 내용은 Use Lock Output Data Type Setting (Fixed-Point Designer) 항목을 참조하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

프로그래밍 방식으로 블록 파라미터 값을 설정하려면 set_param 함수를 사용하십시오.

파라미터:	LockScale
값:	'off' (디폴트 값) | 'on'

정수 반올림 모드 — 고정소수점 연산의 반올림 모드

내림(Floor) (디폴트 값) | 올림(Ceiling) | 수렴(Convergent) | 최근접(Nearest) | 반올림(Round) | 최대단순(Simplest) | 0 방향(Zero)

고정소수점 연산의 반올림 모드를 선택합니다. 선택 가능한 옵션은 다음과 같습니다.

올림(Ceiling)

양수와 음수를 양의 무한대 방향으로 올림합니다. MATLAB^® ceil 함수와 동일합니다.

수렴(Convergent)

숫자를 표현 가능한 가장 가까운 값으로 반올림합니다. 반올림 경계에 놓인 숫자인 경우 가장 가까운 짝수로 반올림합니다. Fixed-Point Designer™ convergent 함수와 동일합니다.

내림(Floor)

양수와 음수를 음의 무한대 방향으로 내림합니다. MATLAB floor 함수와 동일합니다.

최근접(Nearest)

숫자를 표현 가능한 가장 가까운 값으로 반올림합니다. 반올림 경계에 놓인 숫자인 경우 양의 무한대 방향으로 올림합니다. Fixed-Point Designer nearest 함수와 동일합니다.

반올림(Round)

숫자를 표현 가능한 가장 가까운 값으로 반올림합니다. 반올림 경계에 놓인 숫자인 경우 양수는 양의 무한대 방향으로 올림하고 음수는 음의 무한대 방향으로 내림합니다. Fixed-Point Designer round 함수와 동일합니다.

최대단순(Simplest)

가능한 한 가장 효율적인 반올림 코드를 생성하기 위해 내림과 0 방향으로의 올림/내림 중에서 선택합니다. 이 반올림 모드는 하드웨어 구현 창에 있는 다음 구성 파라미터로부터 영향을 받습니다.

• 부호 있는 정수 나눗셈의 반올림 방식 파라미터가 0 방향(Zero) 또는 정의되지 않음으로 설정된 경우 최대단순(Simplest)은 0으로 결정됩니다.

• 부호 있는 정수 나눗셈의 반올림 방식 파라미터가 내림(Floor)으로 설정된 경우 최대단순(Simplest)은 floor 방식으로 결정됩니다.

0 방향(Zero)

숫자를 0 방향으로 반올림합니다. MATLAB fix 함수와 동일합니다.

자세한 내용은 반올림 모드 (Fixed-Point Designer) 항목을 참조하십시오.

블록 파라미터는 표현 가능한 가장 가까운 값으로 항상 반올림됩니다. 블록 파라미터의 반올림 동작을 제어하려면 마스크 필드에 MATLAB 반올림 함수를 사용하여 표현식을 입력하십시오.

프로그래밍 방식의 사용법

블록 파라미터: RndMeth

유형: 문자형 벡터

값: 'Ceiling' | 'Convergent' | 'Floor' | 'Nearest' | 'Round' | 'Simplest' | 'Zero'

디폴트 값: 'Floor'

정수 오버플로 시 포화 — 오버플로 동작 방법

off (디폴트 값) | on

오버플로 시 포화시킬지 아니면 래핑할지를 지정합니다.

• on — 오버플로 시 데이터형이 표현할 수 있는 최솟값 또는 최댓값으로 포화됩니다.

• off — 오버플로 시 데이터형이 표현할 수 있는 적절한 값으로 래핑됩니다.

예를 들어, 부호 있는 8비트 정수 int8이 표현할 수 있는 최댓값은 127입니다. 블록 연산 결과가 이 최댓값보다 크면 8비트 정수 오버플로가 발생합니다.

• 이 파라미터를 선택하면 블록 출력이 127에서 포화됩니다. 마찬가지로 블록 출력은 최소 출력값 -128에서 포화됩니다.

• 이 파라미터를 선택 해제하면 오버플로를 일으키는 값이 int8형으로 해석되어 의도치 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, int8형으로 표현된 130(2진수 1000 0010)의 블록 결과는 -126입니다.

팁

• 모델에 오버플로가 발생할 가능성이 있고 생성된 코드에서 포화 보호를 명시적으로 지정하려는 경우 이 파라미터를 선택해 보십시오.

• 생성된 코드의 효율성을 최적화하려면 이 파라미터를 선택 해제하는 것이 좋습니다. 이 파라미터를 선택 해제하면 블록이 범위를 벗어난 신호를 처리하는 방법을 과도하게 지정하는 일이 방지됩니다. 자세한 내용은 Troubleshoot Signal Range Errors 항목을 참조하십시오.

• 이 파라미터를 선택하는 경우 출력이나 결과뿐만 아니라 블록의 모든 내부 연산에 포화가 적용됩니다.

• 일반적으로 코드 생성 프로세스는 오버플로가 발생할 가능성이 없는 경우를 감지할 수 있습니다. 이 경우, 코드 생성기는 포화 코드를 생성하지 않습니다.

프로그래밍 방식의 사용법

프로그래밍 방식으로 블록 파라미터 값을 설정하려면 set_param 함수를 사용하십시오.

파라미터:	SaturateOnIntegerOverflow
값:	'off' (디폴트 값) | 'on'

모드 — 데이터형 선택 모드

Inherit (디폴트 값) | Built in | Fixed Point

지정할 데이터 범주를 선택합니다.

• 상속 — 데이터형에 대한 상속 규칙. Inherit를 선택하면 오른쪽에 있는 두 번째 메뉴/텍스트 상자가 활성화되며, 여기서 상속 모드를 선택할 수 있습니다.

• 내장 — 내장 데이터형. Built in을 선택하면 오른쪽에 있는 두 번째 메뉴/텍스트 상자가 활성화되며, 여기서 내장 데이터형을 선택할 수 있습니다.

• 고정소수점 — 고정소수점 데이터형. 고정소수점을 선택하면 고정소수점 데이터형을 지정하는 데 사용할 수 있는 추가 파라미터가 활성화됩니다.

• 표현식 — 데이터형으로 평가되는 표현식. Expression을 선택하면 오른쪽에 있는 두 번째 메뉴/텍스트 상자가 활성화되며, 여기에 표현식을 입력할 수 있습니다.

자세한 내용은 Specify Data Types Using Data Type Assistant 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 데이터형 도우미를 표시합니다 버튼을 클릭하십시오.

데이터형 재정의 — 이 신호에 맞는 데이터형 재정의 모드 지정

Inherit | Off

이 신호에 맞는 데이터형 재정의 모드를 선택합니다.

• 상속을 선택하면 Simulink는 컨텍스트, 즉 신호를 사용하는 Simulink의 블록, Simulink.Signal 객체 또는 Stateflow^® 차트에서 데이터형 재정의 설정을 상속합니다.

• 끄기를 선택하면 Simulink는 컨텍스트의 데이터형 재정의 설정을 무시하고 신호에 대해 지정된 고정소수점 데이터형을 사용합니다.

자세한 내용은 Simulink 문서의 Specify Data Types Using Data Type Assistant 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 모드를 내장 또는 고정소수점으로 설정하십시오.

팁

사용자가 데이터형 재정의를 적용할 때 개별 데이터형에 대해 데이터형 재정의를 끄면 그 설정이 모델에 대한 데이터형보다 우선시 됩니다. 예를 들어, 이 옵션을 사용하여 데이터형이 데이터형 재정의 설정과 관계없이 다운스트림 블록의 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

부호의 유무 — 부호 있음 또는 부호 없음 지정

Signed (디폴트 값) | Unsigned

고정소수점 데이터가 부호 있는 데이터인지 또는 부호 없는 데이터인지를 지정합니다. 부호 있는 데이터는 양수 값과 음수 값을 표현할 수 있지만, 부호 없는 데이터는 양수 값만 표현합니다.

• 부호 있음 - 고정소수점 데이터를 부호 있음으로 지정합니다.

• 부호 없음 - 고정소수점 데이터를 부호 없음으로 지정합니다.

자세한 내용은 Specify Data Types Using Data Type Assistant 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 모드를 Fixed point로 설정하십시오.

워드 길이 — 양자화된 정수를 저장하는 워드의 비트 크기

16 (디폴트 값) | 0에서 32 사이의 정수

양자화된 정수를 저장하는 워드의 비트 크기를 지정합니다. 자세한 내용은 Specifying a Fixed-Point Data Type 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 모드를 고정소수점으로 설정하십시오.

소수부 길이 — 고정소수점 데이터형의 소수부 길이 지정

0 (디폴트 값) | 정수 스칼라

고정소수점 데이터형의 소수부 길이를 양의 정수 또는 음의 정수로 지정합니다. 자세한 내용은 Specifying a Fixed-Point Data Type 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 스케일링을 이진 소수점으로 설정하십시오.

스케일링 — 고정소수점 데이터 스케일링 방법

최적 정밀도 (디폴트 값) | 이진 소수점 | 기울기 및 편향

고정소수점 데이터 스케일링 방법을 지정하면 오버플로 조건이 발생하지 않도록 방지하고 양자화 오차를 최소화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Specifying a Fixed-Point Data Type 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 모드를 고정소수점으로 설정하십시오.

기울기 — 고정소수점 데이터형의 기울기 지정

2^0 (디폴트 값) | 양의 실수 값 스칼라

고정소수점 데이터형의 기울기를 지정합니다. 자세한 내용은 Specifying a Fixed-Point Data Type 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 스케일링을 기울기 및 편향으로 설정하십시오.

편향 — 고정소수점 데이터형의 편향 지정

0 (디폴트 값) | 실수 값 스칼라

고정소수점 데이터형의 편향을 임의의 실수로 지정합니다. 자세한 내용은 Specifying a Fixed-Point Data Type 항목을 참조하십시오.

종속성

이 파라미터를 활성화하려면 스케일링을 기울기 및 편향으로 설정하십시오.

블록 특성

데이터형	Boolean | double | fixed point | half | integer | single
직접 피드스루	예
다차원 신호	예
가변 크기 신호	예
영점교차 검출	아니요

확장 기능

C/C++ 코드 생성

Simulink® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

시뮬레이션과 코드 생성의 예상 차이점

다음 조건에서는 시뮬레이션과 생성된 코드 간에 결과가 다를 수 있습니다.

• Divide 블록 입력에 NaN 값 또는 inf 값이 포함되어 있음

• Divide 블록이 실행 중에 NaN 또는 inf를 생성함

이 차이는 nonfinite NaN 값 또는 inf 값으로 인한 것입니다. 이러한 경우에는 모델 구성을 살펴보고 NaN 또는 inf를 생성하는 조건을 제거하십시오.

코드 최적화

Simulink Coder™ 빌드 프로세스는 행렬의 역행렬 연산과 행렬 나누기 연산을 위한 효율적인 코드를 제공합니다. 다음 표에서는 각 이점과 해당 이점이 가능한 경우를 설명합니다.

이점	작은 행렬 (2×2 ~ 5×5)	중간 행렬 (6×6 ~ 20×20)	큰 행렬 (20×20보다 큼)
R2011a 이하 릴리스 대비 더 빠른 코드 실행 시간	예	아니요	예
R2011a 이하 릴리스 대비 ROM 및 RAM 사용량 감소	예(실수의 경우)	예(실수의 경우)	예(실수의 경우)
변수 재사용	예	예	예
데드 코드 제거	예	예	예
상수 폴딩	예	예	예
표현식 폴딩	예	예	예
MATLAB Coder 결과와의 일관성	예	예	예

서로 다른 차원의 입력값이 3개 이상인 블록의 경우, 중간 결과에 대한 임시 변수를 저장하기 위해 코드에 추가 버퍼가 포함될 수 있습니다.

HDL 코드 생성

HDL Coder™를 사용하여 FPGA 및 ASIC 설계를 위한 VHDL, Verilog 및 SystemVerilog 코드를 생성할 수 있습니다.

HDL Coder™는 HDL 구현과 합성된 논리에 영향을 주는 추가 구성 옵션을 제공합니다.

HDL에 최적화된 나누기 연산을 수행하려면 역수 모드에서 Product 블록을 Divide 블록으로 연결하십시오.

HDL 아키텍처

Divide 블록은 입력 개수가 */로 설정된 Product 블록과 동일합니다.

아키텍처	설명
ShiftAdd(디폴트)	몫 계산을 위해 여러 시프트 연산과 덧셈 연산을 수행하는 비복원 나눗셈 알고리즘을 사용하여 나누기 연산을 수행합니다.

역수 모드

입력 개수가 /로 설정된 경우 Divide 블록은 역수 모드입니다.

아키텍처	설명
ShiftAdd(디폴트)	역수 계산을 위해 여러 시프트 연산과 덧셈 연산을 수행하는 비복원 나눗셈 알고리즘을 사용하여 역수 연산을 수행합니다.

HDL 블록 속성

일반
ConstrainedOutputPipeline	기존 지연을 설계 내부로 이동하여 출력에 배치하는 레지스터 개수입니다. 분산된 파이프라이닝은 이러한 레지스터를 다시 분산하지 않습니다. 디폴트 값은 0입니다. 자세한 내용은 ConstrainedOutputPipeline (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.
InputPipeline	생성된 코드에 삽입할 입력 파이프라인 단계의 개수입니다. 분산 파이프라이닝과 제약이 있는 출력 파이프라이닝은 이러한 레지스터를 이동할 수 있습니다. 디폴트 값은 0입니다. 자세한 내용은 InputPipeline (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.
OutputPipeline	생성된 코드에 삽입할 출력 파이프라인 단계의 개수입니다. 분산 파이프라이닝과 제약이 있는 출력 파이프라이닝은 이러한 레지스터를 이동할 수 있습니다. 디폴트 값은 0입니다. 자세한 내용은 OutputPipeline (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.
LatencyStrategy	이 속성을 활성화하려면 HDL 아키텍처를 ShiftAdd로 설정하십시오. 고정소수점 데이터형과 부동소수점 데이터형에 대해 설계 내 블록을 MAX, Min, Custom 또는 ZERO 대기 시간에 매핑할지 여부를 지정합니다. 디폴트 값은 inherit입니다. LatencyStrategy (HDL Coder) 항목도 참조하십시오. LatencyStrategy를 Custom(PerIterations)으로 설정하여 반복 알고리즘의 파이프라인 단계를 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 Divide (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.
CustomLatency	이 속성을 활성화하려면 HDL 아키텍처를 ShiftAdd로 설정하십시오. LatencyStrategy가 CUSTOM으로 설정된 경우, 이 속성을 사용하여 고정소수점 데이터형에 대해 ZERO와 MAX 간 사용자 지정 대기 시간 값을 지정합니다. LatencyStrategy (HDL Coder) 항목도 참조하십시오.
IterationsPerPipeline	LatencyStrategy를 Custom(PerIterations)로 설정한 경우에는 이 설정을 사용하여 파이프라인 단계당 반복 횟수를 지정합니다. 자세한 내용은 Divide (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.

네이티브 부동소수점
HandleDenormals	HDL Coder가 설계에서 비정규 숫자를 처리하기 위한 추가 논리를 삽입하도록 할지 여부를 지정합니다. 비정규 숫자는 가수에 선행 0 없이 표현할 수 있는 가장 작은 부동소수점 숫자보다도 크기가 작은 숫자입니다. 디폴트 값은 inherit입니다. HandleDenormals (HDL Coder) 항목도 참조하십시오.
MantissaMultiplyStrategy	코드 생성 중에 가수 곱셈 연산을 구현하는 방법을 지정합니다. 서로 다른 설정을 사용하여 타깃 FPGA 소자에서의 DSP 사용량을 제어할 수 있습니다. 디폴트 값은 inherit입니다. MantissaMultiplyStrategy (HDL Coder) 항목도 참조하십시오.
DivisionAlgorithm	부동소수점 나눗셈을 수행할 때 Radix-2 알고리즘을 사용할지 아니면 Radix-4 알고리즘을 사용할지 지정합니다. Radix-2 모드는 대기 시간과 주파수 사이의 상호 절충을 제공합니다. Radix-4 모드는 대기 시간과 리소스 사용량 사이의 상호 절충을 제공합니다. 자세한 내용은 DivisionAlgorithm (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.

대기 시간 세부 정보

이 블록은 생성 코드에 추가 대기 시간을 야기하는 다중 사이클 구현을 갖습니다. 추가된 대기 시간을 보려면 생성된 모델 또는 검증 모델을 확인하십시오. Generated Model and Validation Model (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.

네이티브 부동소수점 대기 시간

연산자	부동소수점 데이터형	대기 시간 전략	대기 시간(단위: 주기)	사용자 지정 대기 시간 지원 여부
나누기	double형	최솟값	31	예
		최댓값	61
	single형	최솟값	17
		최댓값	32
	half형	최솟값	10
		최댓값	19
역수	double형	최솟값	6	예
		최댓값	9
	single형	최솟값	6
		최댓값	8
	half형	최솟값	4
		최댓값	7

고정소수점 대기 시간

연산자	추가 대기 시간 사이클	대기 시간 전략 지원	사용자 지정 대기 시간 지원 여부
나누기	입력과 출력의 워드 길이와 소수부 길이에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 HDLMathLib Divide (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.	예	예
역수	입력과 출력의 워드 길이와 소수부 길이에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 HDLMathLib Reciprocal (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.	예	예

블록 파라미터 구성

HDL 코드 생성은 ShiftAdd의 divide (*/) 연산과 reciprocal (/) 연산에 대해 다양한 출력 데이터형을 지원합니다. 블록에 사용할 수 있는 출력 데이터형은 다음과 같습니다.

• 상속: 내부 규칙을 통해 상속

• 상속: MSB 유지

• 상속: 스케일링 일치

• 상속: 역전파를 통해 상속​

• 상속: 첫 번째 입력과 동일

• 정수형(uint8,int8,uint16,int16,uint32,int32,uint64,int64)

• 고정소수점 데이터형

• 부동소수점 데이터형

블록에 사용할 수 있는 정수 반올림 모드는 다음과 같습니다.

블록	정수 반올림 모드
나누기	0 방향(Zero) 최대단순(Simplest) 올림(Ceiling) (R2025a 이후) 수렴(Convergent) (R2025a 이후) 내림(Floor) (R2025a 이후) 최근접(Nearest) (R2025a 이후) 반올림(Round) (R2025a 이후)
역수	0 방향(Zero) 올림(Ceiling) (R2025a 이후) 수렴(Convergent) (R2025a 이후) 내림(Floor) (R2025a 이후) 최근접(Nearest) (R2025a 이후) 반올림(Round) (R2025a 이후) 최대단순(Simplest) (R2025a 이후)

참고

생성된 HDL 코드를 타깃 하드웨어에 배포할 때는 반드시 구성 파라미터 대화 상자의 하드웨어 구현 창에서 부호 있는 정수 나눗셈의 반올림 방식 파라미터를 0 방향(Zero) 또는 내림(Floor)으로 설정하십시오.

복소수 데이터 지원

이 블록은 복소 신호가 있는 나눗셈에 대한 코드 생성을 지원하지 않습니다.

최적화

이러한 HDL Coder 최적화를 사용하여 속도, 면적, I/O를 최적화할 수 있습니다.

면적 최적화

최적화	설명
Resource Sharing (HDL Coder)	리소스 공유는 HDL Coder가 기능적으로 동등한 여러 리소스를 식별하여 단일 리소스로 대체하는 면적 최적화입니다.
Streaming (HDL Coder)	스트리밍은 HDL Coder가 벡터 데이터 경로를 스칼라 데이터 경로(또는 더 작은 크기의 여러 개 벡터 데이터 경로)로 변환하는 면적 최적화입니다.

ShiftAdd 아키텍처를 사용하여 Divide 블록 및 Reciprocal 블록에 공유 또는 스트리밍 최적화를 적용할 수 있습니다.

블록(입력)	리소스 공유	스트리밍
나누기(/* 또는 */)	예	예
역수(/)	예	아니요

이러한 블록에서 공유 최적화를 사용할 때는 반드시 블록을 Atomic Subsystem으로 묶고 디폴트 파라미터 동작 구성 파라미터를 인라인으로 설정하십시오.

속도 최적화

최적화	설명
Distributed Pipelining (HDL Coder)	분산 파이프라이닝(Distributed pipelining), 즉 레지스터 타이밍 재지정은 설계 내 기존 지연을 이동시켜서 기능적 동작을 유지하면서 임계 경로를 줄이는 속도 최적화입니다. Divide 블록과 Reciprocal 블록의 경우, HDL Coder는 블록 내부가 아닌 블록 주변에 파이프라인 레지스터를 분산합니다.
Clock-Rate Pipelining (HDL Coder)	클록 속도 파이프라이닝(Clock-rate pipelining)은 HDL Coder에서 다른 속도 최적화와 면적 최적화가 클록 속도에서 대기 시간을 유발할 수 있도록 하는 최적화 프레임워크입니다.
임계 경로 추정(Critical Path Estimation) (HDL Coder)	설계에서 가장 가능성이 높은 임계 경로를 빠르게 식별하려면 임계 경로 추정을 사용합니다. 임계 경로 추정은 임계 경로를 찾는 반복적인 프로세스 속도를 높여줍니다. 임계 경로 추정에 특성화된 블록을 알아보려면 Characterized Blocks (HDL Coder) 항목을 참조하십시오.

I/O 최적화

최적화	설명
프레임에서 샘플로 변환 (HDL Coder)	설계에 필요한 I/O를 최적화하려면 프레임으로부터 샘플로의 변환을 사용하십시오. 이 최적화는 프레임 기반 벡터 또는 행렬 입력을 더 작은 크기의 샘플이나 픽셀로 변환하여 HDL 코드 생성이 스트림 기반 하드웨어를 타깃으로 하게 하고, 대규모 입력 신호와 출력 신호를 처리하는 데 필요한 FPGA I/O를 줄입니다.

HDL 모델링 지침

블록 사용에 대한 모범 사례는 다음 항목을 참조하십시오.

• Design Considerations for Matrices and Vectors (HDL Coder)

• Modeling Efficient Multiplication and Division Operations for FPGA Targeting (HDL Coder)

• Guidelines for Using Rounding and Saturation Settings for Fixed-Point Data Types (HDL Coder)

제한 사항

Divide 블록을 역수 모드에서 사용할 때는 다음 제한 사항이 적용됩니다.

• 고정소수점 데이터형을 사용할 경우, 입력과 출력이 스칼라여야 합니다. 벡터 입력을 사용하려면, 부동소수점 데이터형의 입력과 출력을 사용하십시오.

• 블록에서 정수 오버플로 시 포화 옵션을 선택해야 합니다.

PLC 코드 생성
Simulink® PLC Coder™를 사용하여 Structured Text 코드를 생성할 수 있습니다.

고정소수점 변환
Fixed-Point Designer™를 사용하여 고정소수점 시스템을 설계하고 시뮬레이션할 수 있습니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

Product | Dot Product | Product of Elements