1定点与浮点计算 定点与浮点DSP的基本差异在于它们对数据的数字表示法不同。定点DSP严格执行整数运算，而浮点DSP既支持整数运算又支持实数运算，后者以科学计数法进行了标准化。浮点DSP将数据路径分为两部分：一是可用作整数值或实数基数的尾数，二是指数。业界标准单一精确运算的32位浮点DSP中，尾数是24位，指数是8位。动态范围大大高于定点格式提供的精确度。 浮点DSP需要的内部电路多，32位数据路径比用定点器件宽1倍。晶片面积越大，引脚数量也越多，导致封装越大，成本也更高。浮点格式中，实数运算可直接通过代码加入硬件运算中，而定点器件则须通过软件才能间接运行实数运算。增加了算法指令与延长了开发时间。浮点最初用于开发工作强度较大的情况。 定点DSP 体积小、功耗低、价格便宜, 而且现在的定点产品的速度已经可以做得很高,然而, 随之而来的问题是如何在精度要求严格的应用中, 用定点DSP 保持较高的运算精度。

定点与浮点转换方法，通过设定小数点在16位数中的不同位置，就可以表示不同大小和不同精度的小数。数的定标有Q表示法和S表示法两种。

实用程序 Float2Qpt 允许用户将浮点数转换为 Q(QI.QF) 格式的有符号或无符号定点数，具有自动选择或用户可定义的字长，以及自动选择或用户可定义的容错 (epsilon)。 或者，用户可以传入可选参数以强制转换中使用的舍入类型，启用/禁用详细报告，甚至打开直到所基于的参考文件。 实用程序 FxdPt2Float 基于定点数和小数位数 QF 将定点数转换回给定 Q(QI.QF) 格式的定点数的浮点数。 这些实用程序对于开发定点版本的算法很有用，参考白皮书提供了在定点中完成的典型乘法/累加/饱和类型操作的示例。 函数[FxdPt, QI, QF] = Float2Qpt(num,varargin) % 计算浮点数“num”的定点近似Q 定点格式中的 % - Q(QI.QF) % FxdPt - 是定点覆盖值% QI - 是 num 范围所需的迭代器位数% QF - 是指定 ep

本文主要介绍DSP中浮点与定点概述，很值得学习一下，需要的朋友可以参考一下。

在网络已有的c语言版的fft基础上，编写能够实现任意点数的浮点fft和任意点数，位宽为16位的定点fft。而且内附完整的说明和注释，对大家有又一定的启发。

主要介绍DSP定点数运算和浮点数运算的方法和概念

计算机组成原理定点数、浮点数等运算方法复习，包括原码、补码、移码等介绍，以及定点数、浮点数的加减乘等运算。

本文介绍基于FPGA加速机器学习算法，希望对你的学习有所帮助

Booth乘法规则如下： ⑴ 参加运算的数用补码表示； ⑵ 符号位参加运算； ⑶ 由于每求一次部分积要右移一位，所以乘数的最低两位Yn、Yn+1的值决定了每次应执行的操作； ⑷ 移位按补码右移规则进行； ⑸ 共需做n+1次累加，n次移位。

本文目的是记录学习《数字信号处理的FPGA实现》过程中，用verilog语言实现简单的定点数到浮点数转换的经历。