[发明专利]搜索查找表的方法

说明书

技术领域

技术领域总体涉及查找表，更具体地涉及搜索查找表得到相应于输入值的向量索引，并确定相应于输入值的输出值。

背景技术

系统，例如机械和/或电子系统，经常被分析来确定系统输入、状态以及输出之间的数学关系。一旦获得了这一信息，它可被用于创建描绘系统行为特征的查找表。查找表是数据结构，例如数组或关联数组，其经常被用来由更简单的数组索引操作替换运行时计算。

查找表可通过为静态或动态系统收集输入和输出数据而生成。这可以通过仿真来人工完成，或通过测试实际的系统来实验性地完成。在带有M个输入和N个输出的系统中，N个M维的查找表的集合可被用来描述系统的行为特征。对带有N个输出数据值的系统，N个数组元素被定位并且相应的数据存储在这些位置。

一旦查找表集合基于系统输入和输出数据被创建，它可被存储在计算机存储器中使得相应的值的数组可被用在应用中而不需要重新生成系统输出数据。只需要输入数据来在查找表中定位适当的数组元素，并且近似的系统输出数据可从这些位置读出。因此，由于从内存获取值通常比经历大量计算或实时的输入/输出操作要更快，查找表的使用可以提供在处理时间方面的显著节约。

查找表以可被存储在预先确定的数组位置的数值数据的形式采集了系统的输入输出映射。查找表实现了表数据(有时被称为“元素”)数组并映射表数据/元素到被索引值的域，表已经对给定的索引被求值。这些被索引值用来将表输入空间划分为被称为“元胞(cell)”的区域，其中每个元胞由两个“断点”界定，从而来限定输入值可能落入的区间或区段。

一维查找表包括索引向量和相应的输出向量。每个向量包括多个用来存储值的元胞。索引向量包括离散输入值的集合，输出向量包括一系列相应的输出值，使得索引向量的每个元胞与输出向量的相应元胞相关联。索引向量和输出向量的每个值与对应的向量索引关联或者在对应的向量索引处求值，向量索引通常是整数值。

在大部分情况下，查找表的输入值可以落入在索引向量的特定元胞中的任意位置(例如，输入值可落入限定索引向量的特定元胞的两个断点之间)。对于特定的索引向量，可执行搜索来识别索引向量的在值上最接近于输入值的两个元胞。例如，处理器确定与一个区间有关的输入值的位置来识别输入向量的元胞以及它们相应的数值的表数据值。

一旦索引向量的元胞被识别，输出向量的相应元胞是已知的。处理器然后可以基于已经识别的元胞的值执行插值算法来在表数据值之间插值来确定相应于输入值的输出值。

索引向量可以被线性索引或者分段索引。对于线性索引向量，任意两个连续的元胞之间的差总是相同的。相反，对于分段索引的索引向量，索引向量以“分段”的方式被索引，意味着元胞有时不均匀地间隔，使得一组分段索引的索引向量的两个连续元胞之间的差与另一组分段索引的索引向量的两个连续元胞之间的差不同。

搜索索引向量来识别索引向量的元胞(在值上与输入值最接近的)的方法根据索引向量是线性索引还是分段索引而不同。例如，当索引向量已知是线性的，使用基于一组两个连续元胞之间的差的斜率和计算得到的索引来计算线性插值的搜索算法可被采用。相反，当索引向量已知是分段索引的，索引向量从索引向量的开头被顺序搜索(即，以一个元胞接一个元胞的方式)直到索引被找到的搜索算法可被采用。搜索分段索引的索引向量的该方法耗费大量的处理器处理能力。

因此，期望提供改进的方法和系统来搜索查找表的索引向量找到向量索引来识别索引向量的对应于并在值上最接近于输入值的元胞，从而可以确定输出值(对应于输入值)。如果这些改进的方法和系统不管索引向量是线性索引还是分段索引都可被使用将是被期望的。此外，本发明的其他期望的特性和特征从随后的详细描述和附带的权利要求，结合附图以及前述的技术领域和背景技术将会变得明显。

发明内容

提供了一种可被计算机处理器结合查找表执行的方法。

基于在查找表的索引向量中被搜索的输入值，向量索引的值可被计算来生成计算的向量索引。在一些实施例中，可以确定计算的向量索引是否小于索引向量的长度，如果不是，然后通过将索引向量的长度减一来重新计算计算的向量索引从而生成重新计算的向量索引。

然后计算的向量索引的值是否是正确的可被确定，来确定索引向量是线性索引的还是分段索引的。

当计算的向量索引的任一值被确定是正确的，或者当重新计算的向量索引被生成时，对线性索引的索引向量的插值程序可使用当前计算的向量索引被执行来确定对应于输入值的插值的输出值。当前计算的向量索引可以是计算的向量索引或是重新计算的向量索引。