ZHDA053 February 2026
10.1 可视化性能评估
测试过程的一个关键环节是对正弦波的预测值与真实值进行可视化对比。采用 CCS 绘图工具绘制整个输入域的神经网络预测值与真实正弦函数曲线。
图 10-1 展示了 NPU 生成的正弦近似和真实正弦值的可视化对比：
图 10-1 F28p55x 上的神经网络正弦函数逼近性能该可视化演示了模型在实际硬件上的以下核心性能：
- 稳定的性能：该模型在整个波形中保持高精度，包括在极值（峰值和波谷）和过零点等关键点。
- 平稳过渡：尽管 NPU 的计算具有量化性质，但逼近曲线在整个过程中保持平滑过渡，没有可见的不连续性或伪影。
- 全周期覆盖：测试评估了从 0 到 360 度的完整正弦函数周期，确认波形在所有相位阶段的性能一致性。
可视化结果提供令人信服的证据，模型成功从训练阶段迁移至 F28P55x 硬件，且精度下降极小。预测值和实际值几乎难以分辨的覆盖，展示了量化感知训练方法在整个编译过程中保持模型保真度的有效性。